检索结果-南通市图书馆

制造业自动化 2022年第11期44卷 114-118页

作者：罗盆琳方艳红王学渊陈泳吉蒲毅西南科技大学信息工程学院绵阳621010 特殊环境机器人技术四川省重点实验室绵阳621010

针对视觉传感器获取障碍物深度信息准确率低,单一或少数超声波传感器无法获得大范围场景深度信息,传感器阵列式、全局布局方式体积太大等问题,提出一种多传感器数据融合障碍物判定系统。首先系统前端设计一种立体转轴式数据采集结构,基... 详细信息

针对视觉传感器获取障碍物深度信息准确率低,单一或少数超声波传感器无法获得大范围场景深度信息,传感器阵列式、全局布局方式体积太大等问题,提出一种多传感器数据融合障碍物判定系统。首先系统前端设计一种立体转轴式数据采集结构,基于该结构提出一种全局场景深度值采集方法,简化传统隶属度的运算来提高数据处理效率,利用数据组的互补和冗余性,使用Bayesian与模糊理论相结合的融合方法得到障碍物位置的最优估计值;其次配以视觉传感器以提高障碍物形态信息判定的准确性;最后系统所有功能基于树莓派实现,使其具备便携、可移植特点。实验结果表明,系统能够实时并准确判断出环境中多个障碍物的深度位置、形状和动态信息,相较于真实场景,角度值最大绝对误差为6.2°,深度值误差率在4%以内,满足避障需求。

关键词：超声波传感器立体转轴式结构数据融合 Bayesian 障碍物判定

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基于多传感器数据融合的障碍物判定方法研究

基于多传感器数据融合的障碍物判定方法研究

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作者：罗盆琳西南科技大学

学位级别：硕士

随着我国科技和智慧城市的发展,人们对各类室内场景服务机器人的需求量与日俱增,同时对机器人智能化水平也提出了新的要求。衡量机器人智能化程度的一个重要指标就是处理未知环境信息的能力。在实际应用中,机器人障碍物判定能力是一项... 详细信息

随着我国科技和智慧城市的发展,人们对各类室内场景服务机器人的需求量与日俱增,同时对机器人智能化水平也提出了新的要求。衡量机器人智能化程度的一个重要指标就是处理未知环境信息的能力。在实际应用中,机器人障碍物判定能力是一项重要指标,且场景障碍物解析中,语义信息与深度信息至关重要、缺一不可。但在复杂室内场景中,障碍物判定过程受物体种类多、易遮挡、光线变化大等诸多因素影响,依靠单一传感器数据无法实现准确且全面的障碍物判定。多传感器数据融合技术可以充分利用传感器数据组的互补性并去除冗余信息,逐渐成为障碍物判定领域的技术热点。为了获取更全面的障碍物的信息,得到更准确的障碍物判定结果,本文研究基于多传感器数据融合的障碍物判定方法,主要工作如下:第一部分对基于深度卷积神经网络的语义分割技术在障碍物视觉识别以及融合海量图像数据特征上的优势进行了总结,并针对在复杂室内场景障碍物解析中,RGB图像语义分割易受颜色、光照等因素影响,分割精度难以有效提升,和RGB-D图像语义分割难以平衡准确率和实时性等问题,提出一种基于卷积神经网络的RGB-D双模态数据融合语义分割网络AMBFNet（Attention Mechanism Bimodal Fusion Network）模型。实验结果表明,该方法既可以有效的利用跨模态的互补信息,又能很好的去除冗余特征信息,有效提升了在边界不清、颜色相近和易混淆等物体存在的复杂室内场景下障碍物语义判定结果的准确性。在SUN RGB-DNYU和NYU Depth v2（NYUDV2）两个公开数据集上测试的平均交并比（MIOU）分别达到了47.9%和50.0%。第二部分对基于多超声波传感器数据融合的障碍物位置判定方法进行了研究,根据超声波传感器点对点的测量特性,设计了立体转轴式数据采集结构,并根据该结构特点提出了基于极坐标系的栅格地图数据处理方法,然后利用模糊理论得到栅格状态的隶属度矩阵,再通过贝叶斯融合算法对地图数据进行实时动态更新,得到栅格状态的最优估计值的同时缓解了数据存储过程中的内存占用问题。实验结果表明,该方法可以很好的提高硬件资源的利用率,通过融合算法减小了硬件或环境因素带来的障碍物深度距离测量误差,提高了障碍物位置判定的准确性。最后,在Jetson Nano嵌入式平台中,综合本文提出的两种方法在障碍物语义识别和深度位置检测上的优势,突破单一传感器障碍物判定的局限性,在决策层次融合多方面、多角度的障碍物信息,提高了障碍物判定的准确性和全面性,实现了对障碍物信息的准确评估,为复杂室内服务机器人后续执行智能化任务提供良好的障碍物判定基础。

关键词：多传感器数据融合 RGB-D双模态特征融合栅格地图创建障碍物判定

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基于视觉的旋翼无人机自主避障关键技术研究

基于视觉的旋翼无人机自主避障关键技术研究

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作者：李朋月战略支援部队信息工程大学

学位级别：硕士

随着近年的无人机技术发展,无人机在悬空线巡检、交通巡逻,航空摄影测量、智能物流等方面得到广泛的应用。然而当前无人机巡航过程主要依靠GPS和IMU提供的定位信息和姿态信息,主要的自主飞行功能由人工实现,距离实现无人机的自主化和智... 详细信息

随着近年的无人机技术发展,无人机在悬空线巡检、交通巡逻,航空摄影测量、智能物流等方面得到广泛的应用。然而当前无人机巡航过程主要依靠GPS和IMU提供的定位信息和姿态信息,主要的自主飞行功能由人工实现,距离实现无人机的自主化和智能化仍有一定距离。随着传感器技术和计算机技术的不断提高,视觉由于信息丰富、负载小、环境还原度高的特点,为无人机自主飞行提供了重要支撑。无人机自主避障是智能无人机的基础功能,是无人机飞行的安全保证,为此针对中低空环境中旋翼无人机自主避障需求,对环境障碍物根据图像特征进行分类,结合云台相机采集的视频影像完成不同类型障碍物的检测与定位。论文的主要工作与创新点如下:1.在深入研究当前无人机障碍物检测与定位技术的基础上,介绍了当前的图像采集及处理系统的相关原理,分析了当前图像预处理相关原理和处理效果。根据视觉检测原理建立常用参考系坐标之间的关系,构建相机标定模型,完成机载云台相机的内参数标定;最后对无人机巡航的中低空环境中的障碍物进行探讨,将主要障碍物分成悬空线类和面类障碍物两种,为后续障碍物的检测和定位提供重要支撑。2.针对真实环境中的悬空线类障碍物检测技术,深入分析悬空线的三维和图像特征,为解决当前悬空线检测容易受光照影响存在的误检、断裂等主要问题,本文提出了一种结合图像梯度和距离编组构建悬空线类障碍物检测算法。利用图像梯度自适应的提取图像边缘点以适应光照变化,根据悬空线图像特征提取目标悬空线的线基元,并对其进行编组拟合,通过不同光照和运动速度场景下的真实飞行实验验证了该算法检测的有效性和准确性。3.为解决无人机实时飞行场景中面类障碍物检测的需求,本文研究当前光流检测障碍物的原理,探究传统HS和LK光流算法检测流程,为解决面类障碍物检测实时性和大位移的问题,结合ORB特征点检测算法与金字塔LK光流法,提出一种实时性较高的面类障碍物检测方法,并通过对比实验验证算法的可靠性。4.深入分析悬空线类和面类障碍物的图像特征,根据图像特征和光流场与运动场的关系建立悬空线类和面类障碍物的测距模型,设计基于相机位移的障碍物判定模型,对障碍物的威胁性进行判定评估,并通过对比实验验证了两类障碍物测距模型的鲁棒性和时效性。

关键词：自主避障悬空线检测光流法障碍物定位障碍物判定

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