【摘 要】
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近年来,移动机器人的工作场景和功能需求呈现出多样化和复杂化的趋势。自主导航功能是移动机器人完成其他复杂功能的基础,是最不可或缺的功能之一。目前广泛应用于移动机器人中的自主导航功能主要使用激光雷达实现,无法利用图像和语言等具有丰富特征的信息进行导航和避障。如何让移动机器人理解图像和语言,并将其获得的视觉和语义信息利用到自主导航中成为亟需解决的问题。本文针对视觉和语义信息在移动机器人自主导航中应用问题
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近年来,移动机器人的工作场景和功能需求呈现出多样化和复杂化的趋势。自主导航功能是移动机器人完成其他复杂功能的基础,是最不可或缺的功能之一。目前广泛应用于移动机器人中的自主导航功能主要使用激光雷达实现,无法利用图像和语言等具有丰富特征的信息进行导航和避障。如何让移动机器人理解图像和语言,并将其获得的视觉和语义信息利用到自主导航中成为亟需解决的问题。本文针对视觉和语义信息在移动机器人自主导航中应用问题进行研究,提出了一种基于深度学习的移动机器人自主导航方法,主要包括视觉-语言导航（VLN）和视觉避障两方面的研究。在视觉-语言导航的研究中,提出了一种基于多模态特征的视觉-语言导航方法。与前人工作相比,所提出的视觉-语言导航方法利用基于词袋模型思想的目标检测信息和基于循环神经网络思想的导航历史隐状态信息增强模型对当前环境和导航过程的认知能力,降低模型过拟合的风险;在视觉避障的研究中,提出了一种基于卷积注意力机制的视觉避障方法。与前人工作相比,所提出的视觉避障方法为了增加模型对障碍物的感知能力,在特征提取过程中使用了卷积块注意力模块CBAM,在几乎不增加模型复杂度的前提下提高模型的预测性能。除了在仿真环境进行测试以外,本文设计了一套基于深度学习的自主导航系统,将所提出的方法部署在真实的移动机器人平台进行测试。本文的贡献主要包括以下方面:1)提出了一种基于多模态特征的视觉-语言导航方法,提高了模型的导航性能;2)提出了一种基于卷积注意力机制的视觉避障方法,在几乎不增加模型复杂度的前提下提高模型的预测性能;3)设计了一套基于深度学习的自主导航系统,在仿真环境和真实的移动机器人平台对所提出方法均进行了测试。
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