【摘 要】
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针对果园自动驾驶车辆中的障碍物检测问题，设计了一种双目视觉结合YOLOv4的果园障碍物检测与定位系统。系统硬件采用Jetson Xavier NX、基于ROS机器人操作系统开发，ZED双目相机获取左右眼视图，基于视差原理计算距离信息；YOLOv4算法根据双目相机一侧RGB图像检测得到障碍物在图像中的位置信息，结合双目相机获取的像素位置的距离信息定位障碍物。选取果园中行人及果树作为障碍物制作图像数据
【机 构】
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西北农林科技大学机械与电子工程学院
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（2017YFD0700402）；
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针对果园自动驾驶车辆中的障碍物检测问题，设计了一种双目视觉结合YOLOv4的果园障碍物检测与定位系统。系统硬件采用Jetson Xavier NX、基于ROS机器人操作系统开发，ZED双目相机获取左右眼视图，基于视差原理计算距离信息；YOLOv4算法根据双目相机一侧RGB图像检测得到障碍物在图像中的位置信息，结合双目相机获取的像素位置的距离信息定位障碍物。选取果园中行人及果树作为障碍物制作图像数据集，使用并训练YOLOv4目标检测模型，在Jetson Xavier NX的平台上完成ROS、YOLOv4、ZED相机等软件部署。试验结果表明：训练模型准确率92.15%,召回率89.34%;行人及果树障碍物深度距离方向平均相对误差为1.75%,最大相对误差为3.20%,实时检测最高可达6.4f/s。系统具有快速与实时性，可以实现果园机器人中行人及果树的检测与定位。
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