【摘 要】
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随着机器人技术和计算机视觉技术的迅猛发展,具有视觉感知能力的移动机器人可以在生活节奏日益加快的当下协助人们对家中老人、儿童和宠物进行陪护。论文面向室内移动机器人应用平台,构建生物体目标检测与定位系统,重点研究生物体目标检测与跟踪、基于单目视觉的目标定位及机器人运动跟随等问题,以实现机器人对生物体目标的视觉感知与运动跟随。论文的主要工作如下:首先,面向室内移动机器人平台改进了YOLOv4目标检测算法
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随着机器人技术和计算机视觉技术的迅猛发展,具有视觉感知能力的移动机器人可以在生活节奏日益加快的当下协助人们对家中老人、儿童和宠物进行陪护。论文面向室内移动机器人应用平台,构建生物体目标检测与定位系统,重点研究生物体目标检测与跟踪、基于单目视觉的目标定位及机器人运动跟随等问题,以实现机器人对生物体目标的视觉感知与运动跟随。论文的主要工作如下:首先,面向室内移动机器人平台改进了YOLOv4目标检测算法。使用Mobile Net V3作为改进算法的主干网络以轻量化目标检测模型,增加主干网络的输出特征层,增强顶层特征图的空间信息。对每个从主干网络输出的特征图进行空间金字塔池化(SPP),增加特征图的目标感受野。同时使用K-means++算法进行先验框聚类获得四个尺度共12个尺寸的先验框,降低初始聚类中心对聚类结果的影响。改进算法的损失函数解决正负样本失衡的问题。其次,采用基于GIOU(Generalized Intersection over Union)的改进Deep SORT算法全局跟踪生物体目标。在级联匹配结束后,以GIOU为相似度评判标准对未匹配轨迹和检测框进行匹配,提高匹配的准确性和跟踪的稳定性。生成消失轨迹集以实现算法对生物体目标轨迹的全局掌控,降低目标ID跳转的次数。改进后的目标跟踪算法采用改进YOLOv4作为目标检测模块,跟踪性能得到提升,算法运行速度大大提高。然后,采用先定位后建模的方式建立基于BP神经网络的单目视觉定位模型。采用改进YOLOv4算法对位置信息已知的目标进行检测获得其检测框底边中心的像素坐标系坐标,建立训练数据集。采用训练集数据对基于遗传算法和Adam优化器的BP神经网络进行训练,得到生物体目标着地点像素坐标系坐标和目标位置信息的映射关系,建立单目视觉定位模型。最后,面向室内移动机器人设计基于单目视觉定位信息的运动控制策略。根据机器人相机视野中有无生物体目标分别设计了自主搜寻策略和跟随路径规划算法。分别在单目标环境、单类别多目标环境和多类别多目标环境中设计目标跟随实验来验证设计的生物体目标检测与跟踪算法、单目视觉定位算法和路径规划算法在移动机器人平台上的可行性。
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