检索结果-南通市图书馆

维普期刊数据库博看期刊

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

典型非结构化路面可通行区域检测

典型非结构化路面可通行区域检测

作者：和超重庆理工大学

学位级别：硕士

近年来,随着社会经济的快速发展,无人驾驶技术为人类的日常生活带来了极大的便利,已经成为了当下社会与学术界研究的重点领域。无人驾驶技术的核心组成部分主要包括可靠的环境感知系统、精准的定位导航系统、路径规划系统以及控制系统... 详细信息

近年来,随着社会经济的快速发展,无人驾驶技术为人类的日常生活带来了极大的便利,已经成为了当下社会与学术界研究的重点领域。无人驾驶技术的核心组成部分主要包括可靠的环境感知系统、精准的定位导航系统、路径规划系统以及控制系统等。其中,可靠的环境感知系统是其它部分的重要前提。当前,无人驾驶技术虽然在城市道路等结构化场景得到了成功应用,但是在非结构化场景下,道路环境复杂多变,现有检测方法效果不佳,直接影响到后续的任务处理。作为无人驾驶技术最重要的传感器,激光雷达和摄像头能够有效的获取周围环境信息,针对在不同场景下各自存在的优势,提出了基于激光雷达的可通行区域检测和基于特征融合的可通行区域检测算法。本文的主要研究内容包括:(1)根据使用传感器的不同,具体分析了使用激光雷达检测方法的优缺点以及使用摄像头检测方法的优缺点,指出了现有问题是使用激光雷达的方法在非结构化环境下鲁棒性较差,参数阈值需要人为设定。使用摄像头的方法缺少具体的位置以及高度信息,在存在遮挡、阴影的情况下检测效果较差。在此基础上,搭建了一整套的无人系统实验平台,为后续的实验部分做准备。(2)针对当前传统的检测方法鲁棒性较差问题,提出了一种经过二次分类的检测算法,将感兴趣区域内的三维点云数据在平面范围内划分栅格,对于任意栅格内的点云选取地面种子点来迭代拟合地面模型参数,利用动态距离参数来分割路面部分。最后根据激光雷达的特性,将检测的结果投影到伪图像中,利用卷积滤波的方式对分割边界处的点云进行二次分类。(3)图像能够提供丰富的颜色、纹理特征,但是缺少周围环境的高度信息,因此提出了一种激光雷达与图像特征自适应融合的网络模块。经过该模块,弥补了图像特征缺少高度信息的缺陷,有效的融合了不同模态的特征。在Deep Lab V3+网络拓扑中,引入空间注意力机制,解决因多孔空间金字塔池化(ASPP)膨胀率过大而导致无法精确进行边缘提取的问题,有效的提升了模型检测算法的能力。在此基础上,为了验证所提出算法的有效性,分别在公开的结构化数据集KITTI与非结构化数据集ORFD数据集进行了验证,并且在搭建的实验平台上进行了检测效果的可视化。实验结果表明,本文所提出的检测算法在不同环境下表现良好,在非结构场景下有效的检测出了可通行区域,算法具有很好的应用价值。

关键词：无人驾驶非结构化路面卷积滤波可通行区域激光雷达

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于激光点云的道路可通行区域检测方法

计算机工程 2022年第4期48卷 22-29页

作者：宁小娟巩亮张金磊西安理工大学计算机科学与工程学院西安710048

以车载激光雷达获取的点云数据为研究对象,针对无人车道路环境感知的关键技术展开研究。为解决无人驾驶中道路可通行区域检测存在的地面不平整、缓坡、障碍物单一等问题,提出基于激光点云数据的道路可通行区域检测方法。通过基于分段校... 详细信息

以车载激光雷达获取的点云数据为研究对象,针对无人车道路环境感知的关键技术展开研究。为解决无人驾驶中道路可通行区域检测存在的地面不平整、缓坡、障碍物单一等问题,提出基于激光点云数据的道路可通行区域检测方法。通过基于分段校准的RANSAC算法进行地面分割,解决地面不平整导致的欠分割问题。使用多特征复合判据,利用基于体素化的DBSCAN聚类算法和基于结构特征的障碍物识别方法完成障碍物的分割与识别。结合道路结构以及数据高程突变特征,提取道路边界候选点并拟合得到完整的道路边界线。将道路区域栅格化,根据道路边界悬空障碍物判断并更新可通行区域,实现可通行区域的准确检测。实验结果表明,该方法在复杂道路场景中的边界检测准确率高于95%,可有效检测出障碍物及道路的可通行区域,具有良好的实时性与鲁棒性。

关键词：无人驾驶分段校准障碍物分割与识别道路边界提取可通行区域

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

非结构化环境下的单目视觉可通行区域检测

计算机工程与应用 2022年第24期58卷 298-306页

作者：郭植星曾碧刘建圻陈文轩王俊丰广东工业大学计算机学院广州510006

目前三维避障主要采用三维激光雷达或者基于深度学习的障碍物识别,但前者价格昂贵,后者训练成本高且不稳定。为了稳定、鲁棒地实现低成本三维空间避障方案,提出了一种基于单目相机的可通行区域检测方法。该方法利用特征点标识障碍物,通... 详细信息

目前三维避障主要采用三维激光雷达或者基于深度学习的障碍物识别,但前者价格昂贵,后者训练成本高且不稳定。为了稳定、鲁棒地实现低成本三维空间避障方案,提出了一种基于单目相机的可通行区域检测方法。该方法利用特征点标识障碍物,通过对相机高度和旋转平面加以约束,解决单目SLAM中的尺度不一致问题,并设计了障碍物距离求解器和代价求解器对小车前方区域特征点进行处理,计算出视觉代价地图,划分可通行区域。该方法优势在于仅需要低成本的单目相机便可完成可通行区域检测任务,可方便地移植到轻量级的移动设备,计算得到的视觉代价地图亦有利于小车后续的路径规划任务。在KITTI数据集上进行的实验表明,该方法的平均运算速度能达到20 frame/s,能满足小车实时避障的要求,对于单目SLAM的尺度恢复误差为2.5%~4.9%。

关键词：非结构化环境单目视觉视觉代价地图可通行区域

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

半结构化环境稀疏点云可通行区域检测方法

计算机工程与应用 2022年第18期58卷 251-259页

作者：洪洋袁夏高飞成诚杨欢陈耀忠陆建峰南京理工大学南京210094 海装上海局驻南京地区第四军事代表室南京210008 北方信息控制研究院集团有限公司南京211100

传统的激光雷达可通行区域检测算法实时性好,但算法通常对点云数据的高度特征依赖较强,半结构化环境中斜坡等区域高度特征不稳定,易降低算法的性能。基于半结构化环境下三维稀疏点云数据,提出了一种基于直线特征的可通行区域实时检测算... 详细信息

传统的激光雷达可通行区域检测算法实时性好,但算法通常对点云数据的高度特征依赖较强,半结构化环境中斜坡等区域高度特征不稳定,易降低算法的性能。基于半结构化环境下三维稀疏点云数据,提出了一种基于直线特征的可通行区域实时检测算法,预处理原始点云数据,并从中速提取直线特征;对直线聚类和筛选,从而提取有效的直线特征;使用直线特征检测结构化障碍物和非结构化障碍物;标记出可通行区域,并构建环境地图。实验结果表明,在校园半结构化环境中,该算法可以较稳定地检测可通行区域,在检测路缘石等高度较低的障碍物时表现出良好的性能,并且适应斜坡、颠簸、负障碍等地面。

关键词：三维稀疏点云直线特征提取半结构化环境可通行区域

园区环境下无人车的可通行区域检测与判别方法研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

园区环境下无人车的可通行区域检测与判别方法研究

作者：张忠婷中国民航大学

学位级别：硕士

无人驾驶技术能够有效提高道路行驶安全性,改善通行效率。无人驾驶的系统主要包括:环境感知、决策规划和运动控制。环境感知是其中最为关键的部分,是智能车辆进行精准决策与规划的前提。车道线检测、道路障碍物检测、可通行区域检测是... 详细信息

无人驾驶技术能够有效提高道路行驶安全性,改善通行效率。无人驾驶的系统主要包括:环境感知、决策规划和运动控制。环境感知是其中最为关键的部分,是智能车辆进行精准决策与规划的前提。车道线检测、道路障碍物检测、可通行区域检测是自动驾驶感知系统的重要且必要的任务,是无人驾驶车辆理解外界的基础。本文依托横向项目“无人驾驶新能源智能汽车教学演示系统研发”,研究基于视觉的园区环境下无人车的可通行区域检测与判别相关感知算法。本文主要研究内容如下:首先,本文提出一种融合CBAM注意力机制与可变形卷积的CADCN方法对复杂场景下的车道线进行检测,利用融合CBAM注意力机制与可变形卷积的改进Res Net34对车道线特征进行提取;利用行锚分类方法在预定义的行锚上对车道线进行选择与分类,减少计算量;在Tu Simple/CULane车道线公开数据集上进行训练及验证,实验表明本文提出的车道线检测模型的准确性、实时性以及鲁棒性都表现较好。其次,针对复杂道路场景下的障碍物目标的多尺度特征及遮挡环境下容易出现误检、漏检的情况,提出一种基于感受野增强与多尺度特征自适应融合的改进YOLOv5的道路目标检测方法,在数据集和实车上进行了验证,在保持较高实时性的同时提高了目标的检测效果。最后,设计了基于多任务学习的联合分割与检测网络,在一个网络框架中同时完成对道路可通行区域的分割及目标检测两个任务。结合车道线、道路障碍物及道路可通行区域三部分的信息,可更好地对无人车周围环境进行感知,为无人车在可通行区域内进行路径规划提供基础。基于本文算法研究成果,在基于长城欧拉R1改装的无人驾驶汽车平台上进行了算法试验研究,结果表明,本文提出的方法在校园环境中能够对无人车的可通行区域进行检测与识别,具有较好的检测效果及鲁棒性,可满足园区环境下无人车对车辆周围环境感知的需求。

关键词：园区环境无人车车道线检测障碍物检测可通行区域

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于单目视觉的可通行区域检测方法研究

基于单目视觉的可通行区域检测方法研究

作者：郭植星广东工业大学

学位级别：硕士

SLAM(Simultaneous Localization And Mapping,同时定位与建图)指依赖传感器收集环境信息,在运动过程中完成环境构建和自身位姿估计。视觉SLAM(Visual SLAM,VSLAM)则是基于计算机视觉的SLAM技术,输入的信息是一张张图像,而计算机或者机... 详细信息

SLAM(Simultaneous Localization And Mapping,同时定位与建图)指依赖传感器收集环境信息,在运动过程中完成环境构建和自身位姿估计。视觉SLAM(Visual SLAM,VSLAM)则是基于计算机视觉的SLAM技术,输入的信息是一张张图像,而计算机或者机器人需要通过一张张连续运动的图像判断自身运动同时构建周围环境以进行下一步运动和拓展地图。VSLAM正迅速成为视觉领域的一个重要发展方向,有着广泛的应用前景。机器人在不同环境中完成作业的技术前提是具备导航避障能力。目前对应不同传感器如激光雷达、相机(单目、双目、RGBD)、IMU、声纳等存在多套导航避障方案,各种传感器在不同应用场景上各有优劣。激光雷达距离信息准确、环境适应性强,但信息少、维度单一,无法应用于救援场景等需要获取语义信息的场景,纯激光SLAM很难完成此类任务;视觉避障方案可以很好地解决语义信息缺失的问题,但由于缺乏深度信息,单靠RGB图像进行障碍物识别存在一定误差;多传感器融合方案近年来逐渐兴起,综合不同传感器的优缺点可以获得更丰富的信息,但对应成本相应增加且需要应对信息校准融合问题。基于单目视觉的方法不需要特殊的摄像头配置,更适合各种低成本的机器人应用。本文主要侧重于解决单目视觉下的实时导航规划问题,提出了一种基于相机高度固定假设的轻量化可通行区域检测方法,主要工作如下:1.对当前主流的视觉SLAM方法原理进行分析研究,选取一套最适用于本文研究目标的v SLAM方案作为基础框架,并对其中的冗余模块进行调整删减以满足实时性和轻量化要求。2.本文在地平面平坦和相机高度固定的假设前提下,开发了一个轻量级尺度恢复框架,该框架包括鲁棒的地面点特征提取算法和地平面拟合算法。3.在已恢复尺度的特征点地图的基础上,本文提出了一种能区分周围障碍物的距离求解器,设计了一个代价求解器进行视觉代价地图求解和可通行区域划分。视觉代价地图可协助进行路径规划,为小车导航避障提供技术支持。本文提出了一种基于相机高度固定假设的轻量化可通行区域检测方法,利用固定相机高度进行尺度恢复可以有效降低尺度偏移并获得准确的里程计信息。该方案只需单目相机便可构建视觉代价地图并获得可通行区域和可通行方向,可用于实现三维避障功能,弥补了激光雷达维度单一、价格昂贵以及深度强化学习方案训练成本高的缺点。最终实验表明,引入尺度恢复后,单目视觉里程计相对平移误差平均由15%下降到4%,具有较大提升。估计得到的可通行区域相较于激光边界正确覆盖率为88.39%,可应用于导航避障模块。该方法平均运算速度能达到20帧/秒,能满足小车实时避障的要求。

关键词：同时定位与建图(SLAM) 单目视觉尺度恢复可通行区域

基于行人行为学习的机器人同时定位与可通行区域制图

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

机械工程学报 2019年第11期55卷 36-45页

作者：邢志伟朱晓蕊何超哈尔滨工业大学(深圳)机电工程与自动化学院

在人机共融环境中,移动机器人自主移动必须解决可通行区域感知与自身定位的问题。因此提出了一种基于行人行为学习的机器人同时定位与可通行区域制图算法。该算法首先基于行人行为学习的方式对非结构化道路环境中的可通行区域进行采样,... 详细信息

在人机共融环境中,移动机器人自主移动必须解决可通行区域感知与自身定位的问题。因此提出了一种基于行人行为学习的机器人同时定位与可通行区域制图算法。该算法首先基于行人行为学习的方式对非结构化道路环境中的可通行区域进行采样,并使用区域生长算法得到连通的可通行区域。在定位与制图过程中,将视觉SLAM技术与检测到的行人信息和可通行区域信息结合起来,在匹配过程中剔除动态行人身上的特征点,并通过恒速率模型+DLT算法和贪心搜索+DLT算法结合的方式提升匹配的速度和鲁棒性,在Bundle Adjustment优化过程中针对不同特征点给予不同的权重以进一步提升精度,并在构建的环境点云地图中增量式添加所检测到的可通行区域信息。试验表明在复杂的非结构道路环境中,该算法可以在移动机器人平台上同时实现准确的自定位和包含可通行区域的环境地图。

关键词：行人行为学习非结构道路可通行区域同时定位与制图

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

一种激光雷达可通行区域提取算法

兵工学报 2010年第12期31卷 1702-1707页

作者：袁夏赵春霞南京理工大学计算机学院江苏南京210094

基于模糊模型和时空关联分析,提出一种在激光雷达获取的点云数据中寻找可通行区域的方法。首先使用基于最大熵的模糊预测模型将激光雷达获得的单条扫描线数据聚类分段;然后寻找符合可通行特征的分段作为初始可通行区域;最后利用时空关... 详细信息

基于模糊模型和时空关联分析,提出一种在激光雷达获取的点云数据中寻找可通行区域的方法。首先使用基于最大熵的模糊预测模型将激光雷达获得的单条扫描线数据聚类分段;然后寻找符合可通行特征的分段作为初始可通行区域;最后利用时空关联模型在多条扫描线数据中进一步优化可通行区域提取结果。算法通过利用不同方向三维到二维的映射避免了三维空间中计算量大的缺陷,同时又较好地保留了三维数据包含的信息,不涉及迭代计算和在线机器学习过程。实验表明,在城市环境中,算法能够较好的提取可通行区域。

关键词：信息处理技术激光雷达点云可通行区域模糊聚类时空关联

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

一种低成本的机器人室内可通行区域建模方法

北京航空航天大学学报 2019年第12期45卷 2470-2478页

作者：张釜恺芮挺何雷杨成松中国人民解放军陆军工程大学研究生院南京210000 中国人民解放军陆军工程大学野战工程学院南京210000

基于单目视觉的同步定位与建图(SLAM)是机器人领域中的一项热门技术。然而,在场景建图方面,由于其计算量较大,各主流方法还无法在低运算能力的平台上实现实时的场景建模。针对室内环境与小型机器人的特定情况,提出了一种新的可通行区域... 详细信息

基于单目视觉的同步定位与建图(SLAM)是机器人领域中的一项热门技术。然而,在场景建图方面,由于其计算量较大,各主流方法还无法在低运算能力的平台上实现实时的场景建模。针对室内环境与小型机器人的特定情况,提出了一种新的可通行区域建模方法。该方法建立在单目特征点SLAM的基础上,通过HSV色彩空间内的图像自适应阈值分割获取地面分割图像,并与SLAM生成的稀疏点云进行交叉比对,进而获取地平面与准确的地面分割区域,再将地面分割区域反投影到地平面上,获取地面的稠密建模。在室内场景的实验中,所提方法的平均运算速度能达到21帧/s,速度约为ORB-SLAM的70%,能够满足移动平台的实时性要求。对于地平面位置的还原平均误差为5.8%,地面上道路宽度的建模误差在3.5%~12.8%。

关键词：单目同步定位与建图室内场景可通行区域地面建模图像分割