【摘 要】
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随着科技的发展,自动驾驶车辆、巡检机器人、工业机器人等也快速发展,环境感知已经成为机器人实现其智能化及自动驾驶技术中最关键的一部分。本文通过研究基于摄像头及激光雷达在道路、室内环境中的目标检测、识别及建图,实现机器人环境感知。本文的主要研究内容如下:1)基于YOLOv4-M模型进行视觉图像的目标检测识别研究。针对传统的目标检测算法检测精度低、时间效率慢的情况,本文研究了YOLOv4-M目标检测算法
【基金项目】
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河南省高等学校重点科研项目基础研究计划“基于激光扫描成像的无人驾驶农业拖拉机环境感知方法”（18A460018）； 河南省高等学校青年骨干教师培养计划“基于视觉检测的车辆自动驾驶技术研究”（2019GGJS082）； 河南省科技厅项目:河南省科技攻关计划（工业领域）项目基于PointNet的架空输电线路巡检机器人激光雷达三维点云目
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随着科技的发展,自动驾驶车辆、巡检机器人、工业机器人等也快速发展,环境感知已经成为机器人实现其智能化及自动驾驶技术中最关键的一部分。本文通过研究基于摄像头及激光雷达在道路、室内环境中的目标检测、识别及建图,实现机器人环境感知。本文的主要研究内容如下:1)基于YOLOv4-M模型进行视觉图像的目标检测识别研究。针对传统的目标检测算法检测精度低、时间效率慢的情况,本文研究了YOLOv4-M目标检测算法,通过对数据集的增强及聚类,提高数据集的适应性,对改进后的网络模型进行训练和测试。实验结果证明,所提的YOLOv4-M算法准确度达到了91%,检测实时性为43.7FPS,相比YOLOv4算法精度提高了9%。2)研究了立体匹配算法。基于双目视觉进行研究,使用张正友标定完成双目相机标定,得到相机之间的平移及旋转矩阵。对比不同立体匹配算法,对图像进行滤波等预处理,利用立体匹配算法,实现双目立体匹配测距。将深度图与彩色图对齐实现障碍物距离测量。利用改进的人工势场法、目标检测及测距结果实现机器人自主避障。3)研究了点云滤波、识别及三维重构算法。根据激光雷达数据的特性,利用点云半径滤波、点云体素化滤波、统计滤波、直通滤波等滤波算法及地面去除算法对点云数据进行预处理,结合欧式聚类算法实现点云分割,并利用混合包围盒检测进行碰撞检测;结合三维点云重构算法、直通滤波及点云分割算法实现局部地图构建及分割。4)研究多传感器融合机器人环境感知技术。针对多传感器融合的需求,完成相机与激光雷达的空间联合标定及时间同步,获取其联合标定系数,进行图像信息与三维点云信息的投影融合;针对融合后的信息采用YOLOv4-M算法和点云聚类实现了机器人的目标检测;最后在校园中采集数据,对文中算法进行测试,通过结果的对比,多传感器融合的检测效果优于单一传感器。
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