復雜場景中的多目標檢測以及方位測量是智能機器人系統的關鍵功能,機器人需要實時檢測、識別周圍環(huán)境中的物品類別,并獲取各物品的距離及坐標,為其能夠對不同的物品做出恰當反應、進行運動規(guī)劃奠定基礎。本文主要提出了兩種可在嵌入式系統上實時運行的輕量化YOLO算法,設計并實現了基于YOLO的雙目視覺多目標檢測與測量系統,完成算法在機器人操作系統（ROS）中的封裝。為提高處于復雜非結構化環(huán)境中的機器人的目標檢測能力,論文采用深度學習技術構建機器人的目標檢測系統。綜合考慮移動機器人的負載能力、計算資源,通過對比多種基于深度學習的目標檢測模型,最終選擇在實時性及準確率更佳的YOLOv3算法基礎上進行改進,使其能夠在機器人攜帶的嵌入式系統上快速檢測目標。本文在已有的精簡版YOLOv3-tiny的基礎上,提出兩種輕量化方案,包括基于“刪減”實驗的YOLO-mini和基于深度可分離卷積的MYOLO。在嵌入式設備Jetson TX2上進行算法的速度與精度測試后,采用YOLO-mini作為系統的目標檢測網絡。在獲得圖像內目標區(qū)域后,實現了基于雙目相機的目標位姿測量,計算出深度圖,獲取各個目標的距離信息,從而得到目... 

【文章頁數】：80 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

世界上第一臺移動機器人ShakeyFig.1-1Theworld"sfirstmobilerobotShakey

基于ROS的移動機器人

神經元結構圖

【參考文獻】：
期刊論文
[1]計算機視覺下的車輛目標檢測算法綜述[J]. 李明熹,林正奎,曲毅.  計算機工程與應用. 2019(24)
[2]室內移動機器人雙目視覺全局定位[J]. 李鵬,張洋洋.  激光與光電子學進展. 2020(04)
[3]面向嵌入式平臺的輕量級目標檢測網絡[J]. 崔家華,張云洲,王爭,劉及惟.  光學學報. 2019(04)
[4]應用于嵌入式圖形處理器的實時目標檢測方法[J]. 王曉青,王向軍.  光學學報. 2019(03)
[5]自動化科學與技術發(fā)展方向[J]. 柴天佑.  自動化學報. 2018(11)
[6]深度學習在目標視覺檢測中的應用進展與展望[J]. 張慧,王坤峰,王飛躍.  自動化學報. 2017(08)
[7]基于開源操作系統ROS的機器人軟件開發(fā)[J]. 安峰.  單片機與嵌入式系統應用. 2017(05)
[8]國內外機器人產業(yè)發(fā)展態(tài)勢及對策分析[J]. 李明珍,李金霞,翁獻珍.  科技和產業(yè). 2016(05)
[9]基于ROS的智能輪椅室內導航[J]. 張毅,徐仕川,羅元.  重慶郵電大學學報(自然科學版). 2015(04)
[10]基于ROS戶外移動機器人軟件系統構建[J]. 黃開宏,楊興銳,曾志文,盧惠民,鄭志強.  機器人技術與應用. 2013(04)

碩士論文
[1]基于雙目視覺及深度學習的采摘機器人目標檢測及定位技術研究[D]. 秦雁飛.北京交通大學 2019
[2]基于雙目立體視覺的運動目標檢測系統設計與實現[D]. 潘雨坤.華東師范大學 2019
[3]基于雙目立體視覺的汽車測距避障和目標識別研究[D]. 宋子豪.華中科技大學 2019
[4]基于雙目立體視覺的電力儀表定位與抓取系統研究[D]. 劉海龍.哈爾濱工業(yè)大學 2018
[5]基于傳感器融合的移動機器人定位及地圖構建技術的研究[D]. 廖方波.北京交通大學 2014



本文編號：3728016