【摘 要】
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移动机器人感知系统的目标检测是计算机视觉的基本且重要的任务之一,篮球机器人比赛作为自主机器人研究的一个非常好的目标系统,非常适合展开机器人自主感知系统目标检测的研究。由于比赛环境的光线变化大,且机器人运动存在抖动、目标物模糊等问题,严重影响了机器人目标的识别和在识别基础上的测距。本文针对上述问题,基于本篮球机器人比赛对机器人的识别要求,设计完整的篮球自主机器人目标检测系统,并展开相应目标检测算法的
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移动机器人感知系统的目标检测是计算机视觉的基本且重要的任务之一,篮球机器人比赛作为自主机器人研究的一个非常好的目标系统,非常适合展开机器人自主感知系统目标检测的研究。由于比赛环境的光线变化大,且机器人运动存在抖动、目标物模糊等问题,严重影响了机器人目标的识别和在识别基础上的测距。本文针对上述问题,基于本篮球机器人比赛对机器人的识别要求,设计完整的篮球自主机器人目标检测系统,并展开相应目标检测算法的研究,提高目标检测的准确性鲁棒性,主要的研究内容如下:设计实现了基于ROS（Robot Operating System）的篮球机器人目标检测系统。该系统包括编码器、陀螺仪、激光、摄像头等传感器,由mini PC和DSP双控制器构成核心处理系统完成对机器人的目标检测和运动规划控制,基于ROS实现目标检测软件系统,在目标检测系统中,由改进的IBN-YOLOv5s负责目标物的识别,激光检测算法负责目标物角度距离的测量,通过融合算法实现目标检测。提出了基于YOLOv5改进的目标检测算法,该算法在YOLOv5s模型中的适当层添加适量的的实例-批归一化网络模块（IBN-Net）,即通过实例标准化（Instance Normalization,IN）模块替代一部分卷积层后使用的批标准化（Batch Normalization,BN）模块或在一部分残差连接后添加IN模块,从而适应检测时的不同外观变化,可提高模型的学习能力和泛化能力。针对篮球机器人目标识别的具体要求,构建了相应的数据集,设计了几种改进模型方案,与原YOLOv5s模型使用迁移训练方式在同一训练集上训练;训练完成后,对各改进模型及原YOLOv5s模型在与训练集具有不同光照强度和测试目标均为模糊的两个测试集中进行测试。通过对比实验,选择性能最佳的一种改进模型IBN-YOLOv5s作为篮球机器人的检测算法。最后通过融合算法结合激光实现目标的检测与测距。最后通过实验和机器人比赛验证了所提出算法和目标检测系统的有效性。
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