【摘 要】
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随着智能技术水平的大幅提升和规模化推广,自动化行驶设备应用的范围明显扩大,小到家用扫地机器人,大到工业移动机器人在各行各业中已经越来越常见。面对如今全球疫情的紧张形势以及国内疫情防控常态化的趋势,如何更好地实现物流过程中“最后一公里”、封控小区运送各类物资的“零接触”目标,最大限度降低可能因接触而导致的风险,无需人力直接接触操作的自动行驶设备成为解决这类问题的重要载体。对于无人化的自动行驶设备而言
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随着智能技术水平的大幅提升和规模化推广,自动化行驶设备应用的范围明显扩大,小到家用扫地机器人,大到工业移动机器人在各行各业中已经越来越常见。面对如今全球疫情的紧张形势以及国内疫情防控常态化的趋势,如何更好地实现物流过程中“最后一公里”、封控小区运送各类物资的“零接触”目标,最大限度降低可能因接触而导致的风险,无需人力直接接触操作的自动行驶设备成为解决这类问题的重要载体。对于无人化的自动行驶设备而言,准确地识路和精准地避障是其发挥实效的关键,因此,其路况信息检测系统的可靠性便尤为重要。本文主要的研究目标为半封闭区域内中低速移动平台路况信息系统的设计和研究。半封闭区域特指主要以非机动车与行人通行为主,而禁止机动车通行的区域,该区域的特点是出现的物体运动速度较慢。针对以上研究目标,根据前期对国内外无人驾驶平台研究现状及发展趋势进行的调研,特将无人平台图像识别方向作为本文的研究重点。将履带式小车作为移动机构,在其平台上搭载嵌入式边缘计算模块与各类传感器,组成嵌入式边缘计算移动平台。通过提出一种嵌入式边缘计算移动平台路况信息系统方案,解决嵌入式边缘计算移动平台的信息获取能力问题。文中选取九种常见障碍物作为移动平台路况信息系统的识别目标,利用其分析障碍物目标的图像特征。选用检测效果较好、扩展能力较强的深度学习YOLOX模型作为路况信息检测的基础,识别常见的障碍物即人、狗、猫等。根据低速路况信息目标的特殊性,通过增加注意力机制的方法改进YOLOX算法的主干网络,其实验结果表明在计算机端改进算法的检测精度由原来的89.47%提升到91.21%,mAP（mean Average Precision）指标由原来的83.4%提升到84.1%,改进后结果优于原算法。将基于YOLOX的改进算法程序部署到Jetson Nano嵌入式边缘计算移动平台上,其中图像识别模块、超声波模块及GPS定位模块分别用于识别目标种类、测量相对距离、提取目标位置信息,最终由该平台记录并储存相关信息。在嵌入式边缘计算移动平台将路况信息汇总后,为后续优化路径提供数据支撑,筑牢平台安全运行的基础。
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