【摘要】：隨著科技的不斷進(jìn)步,無(wú)人機(jī)在社會(huì)生活中的應(yīng)用也越來(lái)越廣泛,例如環(huán)境監(jiān)測(cè)、農(nóng)業(yè)植保、航空攝影、監(jiān)視偵查等。無(wú)人機(jī)的避障處理研究一直是研究的熱點(diǎn),目前無(wú)人機(jī)避障的主要工作原理是通過(guò)不同類(lèi)型的傳感器來(lái)檢測(cè)無(wú)人機(jī)四周的障礙物,然后采取相對(duì)應(yīng)的避障措施,來(lái)預(yù)防無(wú)人機(jī)因碰撞而墜毀。在最近幾年興起的人工智能潮流中,隨著卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)的廣泛應(yīng)用,基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別方法較傳統(tǒng)的檢測(cè)方法在性能上有了很大的提升,成為目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域的一大推動(dòng)力。本文主要在基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的目標(biāo)檢測(cè)方法,設(shè)計(jì)新的避障處理系統(tǒng),主要包括以下工作內(nèi)容:文章首先闡述了障礙物檢測(cè)的原理。詳細(xì)介紹了新興的深度學(xué)習(xí)技術(shù)—卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。并介紹了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的經(jīng)典目標(biāo)檢測(cè)方法—RCNN系列檢測(cè)方法的特點(diǎn)。然后簡(jiǎn)要介紹了目標(biāo)檢測(cè)方法中使用的常見(jiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)。其次,本文選擇使用另一種目標(biāo)檢測(cè)算法(YOLO系列目標(biāo)檢測(cè)算法),相比于RCNN系列,YOLO系列擁有更快的識(shí)別速度,可以將其運(yùn)用在無(wú)人機(jī)障礙物檢測(cè)中。對(duì)于無(wú)人機(jī)在行駛過(guò)程中可能遇到的障礙物,例如樹(shù)、路燈等,本文進(jìn)行了相關(guān)數(shù)據(jù)的樣本采集并制作成數(shù)據(jù)集。針對(duì)本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù),使用YOLOv3算法取得了較好的識(shí)別效果。最后,在避障處理研究中,本文針對(duì)強(qiáng)化學(xué)習(xí)避障需要消耗大量計(jì)算資源的問(wèn)題,通過(guò)加入事件驅(qū)動(dòng)機(jī)制,可以在優(yōu)化計(jì)算量的同時(shí),減少所需迭代次數(shù),從而進(jìn)行更加簡(jiǎn)單有效的避障處理。同時(shí)針對(duì)可能遇到的動(dòng)態(tài)障礙物,提出基于動(dòng)態(tài)窗口法的無(wú)人機(jī)局部避障算法,在面對(duì)不同障礙物的情況下設(shè)置不同的安全距離,得到更加合理與平滑的避障路徑。
【學(xué)位授予單位】：廣西科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：V279;V249
【圖文】：

圖 2-1 局部連接Figure 2-1 Local connection在連續(xù)的幾個(gè)卷積層之后。池化層對(duì)卷積特征圖的寬度和高度，從而達(dá)到減少神經(jīng)化操作有最大值池化和平均值池化這兩種化。最大值池化一般只有兩種形式：一種是池化；另一種是步長(zhǎng)為 2，尺寸為2 × 2的池

圖 2-1 局部連接Figure 2-1 Local connection池化層一般添加在連續(xù)的幾個(gè)卷積層之后。池化層對(duì)卷積之后的特征圖進(jìn)行，具體方法為壓縮特征圖的寬度和高度，從而達(dá)到減少神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)和控制過(guò)的目的。常用的池化操作有最大值池化和平均值池化這兩種。通常最大值池化果要優(yōu)于平均值池化。最大值池化一般只有兩種形式：一種是池化核的尺寸為3長(zhǎng)為 2，也叫重疊池化；另一種是步長(zhǎng)為 2，尺寸為2 × 2的池化核。

圖 2-3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Figure 2-3 CNN structure2.1.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)傳播方式反向傳播算法（BP 算法）是目前最成功的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法。其主要思想是先進(jìn)行前向傳播計(jì)算，得到隱藏層和輸出層的激活值，如果輸出結(jié)果與期望結(jié)果有誤差，通常計(jì)算輸出值與期望值之間誤差的平方作為目標(biāo)函數(shù)，并將目標(biāo)函數(shù)從輸出層開(kāi)始向輸入層進(jìn)行反向傳播。在反向傳播的過(guò)程中，需要依次從右往左計(jì)算各層的偏導(dǎo)數(shù)，首先計(jì)算輸出層的偏導(dǎo)數(shù)即損失函數(shù)的偏導(dǎo)數(shù)，得到輸出層所有的和，使用梯度下降法更新參數(shù)得到新的權(quán)重和偏置并引入隱含層神經(jīng)元中，然后依次計(jì)算隱藏層和輸入層的偏導(dǎo)數(shù)根據(jù)誤差調(diào)整各種參數(shù)的值，不斷迭代上述過(guò)程，直至收斂，最后得到使誤差最小的和。在前向傳播過(guò)程中：( )=( ) ( )+( )（2-1）

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本文編號(hào)：2762911