用于服務(wù)機(jī)器人導(dǎo)航的視覺環(huán)境感知研究.pdf

1、目前隨著計算機(jī)軟硬件性能的大幅提升，以及人工智能技術(shù)的飛速進(jìn)步，無人車和智能移動機(jī)器人及其相關(guān)領(lǐng)域得到了快速的發(fā)展。以目前的研究情況來看，智能機(jī)器人的三大核心功能需求可以定義為:動作行為、控制能力和環(huán)境感知。目前機(jī)器人研究的重點(diǎn)和難點(diǎn)就是環(huán)境感知部分，環(huán)境感知就是機(jī)器人通過自身配置的一系列傳感器完成對周圍環(huán)境的感知和了解，可以分為定位，導(dǎo)航，避障和識別等部分。例如:通過使用GPS實現(xiàn)高精度定位，使用三維激光雷達(dá)進(jìn)行三維立體空間的建模、物

2、體檢測、精確測距，使用陀螺儀實時輸出機(jī)器人的航向角和加速度等信息;使用攝像頭運(yùn)行圖像處理算法來進(jìn)行實時的障礙物種類識別和可行駛道路的提取，根據(jù)這些信息并根據(jù)特定的環(huán)境情況采取相應(yīng)措施。移動型機(jī)器人可以通過視覺識別來感知周圍環(huán)境，計算得到可行駛道路的區(qū)域并且計算出預(yù)定的行駛路線，實現(xiàn)車輛的輔助或者自動行駛。
　　在對于智能移動機(jī)器人的研究中，基于視覺的感知技術(shù)一直都是研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn)。所以本論文在基于傳統(tǒng)視覺圖像算法的基礎(chǔ)上結(jié)合目前

3、的研究進(jìn)展及發(fā)展趨勢，提供出一整套新的視覺環(huán)境感知的方案。具體的研究內(nèi)容如下:
　　1)在基于傳統(tǒng)圖像處理的路面識別算法方面，對應(yīng)用于智能移動機(jī)器人上的相關(guān)圖像算法（例如:濾波，邊緣檢測，霍夫變換，區(qū)域生長法等）的相關(guān)理論和概念進(jìn)行介紹，并且針對于我們的特殊應(yīng)用情況，提出了一種不受光照影響的新型道路檢測算法。
　　2)在行人檢測方面，對基于HOG+SVM識別算法的相關(guān)理論和概念進(jìn)行分析，實現(xiàn)這種算法并且測試其在行人識別上的速

4、率和準(zhǔn)確率。
　　3)在基于深度學(xué)習(xí)的路面語義分割算法方面，首先設(shè)計了一個用于校園道路檢測的深度學(xué)習(xí)模型。然后通過自己拍攝大量的校園道路圖片，并選擇一些比較有代表性的圖片進(jìn)行標(biāo)注，將標(biāo)注好的圖片作為訓(xùn)練樣本送入模型中進(jìn)行訓(xùn)練，將訓(xùn)練得到的模型用于校園道路的語義分割任務(wù)中。我們訓(xùn)練得到的深度學(xué)習(xí)模型不僅有很高的處理速率，而且達(dá)到了目前國際領(lǐng)先的語義分割準(zhǔn)確率。
　　4)通過對提出的這些路面識別算法進(jìn)行相關(guān)的實驗和對比，提供出一