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割草机器人的单目仿生视觉避障方法研究

割草机器人的单目仿生视觉避障方法研究

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作者：马红雷河北工业大学

学位级别：硕士

机器人对释放劳动力和提高人们生活水平有着不可替代的地位,已经成为各国科技发展的重要战略。但机器人在未知环境地图、障碍分布和无精准定位等状态下,存在着避障准确率低、效率低和不能覆盖工作区域等问题。而现有避障方法却需已知环... 详细信息

机器人对释放劳动力和提高人们生活水平有着不可替代的地位,已经成为各国科技发展的重要战略。但机器人在未知环境地图、障碍分布和无精准定位等状态下,存在着避障准确率低、效率低和不能覆盖工作区域等问题。而现有避障方法却需已知环境地图、障碍分布和精准定位等,不适用于未知复杂多变的环境;且避障算法复杂、适用限制多和采用的传感器价格高昂等,更严重制约了机器人的发展和普及。因此,本文系统地研究了机器人的视觉避障,提出以单目摄像头来模拟人类视觉避障的单目仿生视觉避障方法。此方法以深度学习为理论基础,用卷积神经网络获取图像语义特征进行避障;用生成对抗神经网络进行运动模糊消除,提升避障网络识别准确率和鲁棒性;并自制草地数据集和开发智能割草机器人,对提出方法进行模拟和实验验证,以检验避障方法的实用性和优越性。本文开展和完成的主要研究内容如下:(1)提出录频均匀采样提取法建立数据集。为了解决人工拍摄数据集成本高和工作量大等问题,提出录频均匀采样提取法,建立草地全生命周期数据集。为了提高数据集的建立速度,构建数据采集平台。为了保证数据采集的完备性,将草地分为三个阶段,来获取草地数据。为了填补草地运动模糊数据集的空缺,将运动模糊算法与草地图像数据相结合,来生成清晰图像与模糊图像相互对应的草地运动模糊数据集。(2)提出单目仿生视觉避障方法。为了模拟人类视觉避障能力,提出模拟大脑处理视觉信息的避障网络结构Grass Net,并用草地全生命周期数据集对其对比训练和测试。实验结果表明,与设计参考网络VGG-16相比Grass Net的识别精度提高了5.4%。为了提高避障网络的鲁棒性,提出运动模糊消除网络结构GDGAN,并用草地运动模糊数据集训练和测试。实验结果表明,将模糊消除网络与避障网络相耦合,使避障网络对模糊图像识别精度提高了4.8%。为了提高避障方法的实用性,提出局部路径覆盖规划避障策略,来拓展单目仿生视觉避障方法。(3)单目仿生视觉避障方法的实验验证。设计和开发智能割草机器人对单目仿生视觉避障方法进行实验验证。为了保证实验平台的稳定性和实用性,将智能割草机器人分为机体结构、避障系统和驱动系统三部分进行开发。为了验证避障方法的实用性、稳定性和优越性,将单目仿生视觉避障方法移植到智能割草机器人平台,与现有智能割草机器人的性能进行对比验证。

关键词：草地数据集视觉避障方法卷积神经网络生成对抗神经网络智能割草机器人

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