基于三维目标检测的轮式机器人避障导航技术研究

基于三维目标检测的轮式机器人避障导航技术研究智能移动机器人是机器人研究领域中一个重要的分支,随着传感器和智能技术的发展,智能移动机器人通过集成人工智能、图像处理、智能控制、信息处理等技术,广泛应用于家庭生活、灾后搜救、工业生产和军事对抗等各个领域。

与此同时,计算机技术和硬件设备飞速发展,智能移动机器人的应用场景不断向室外扩展。

因此本文的研究重点在于使用人工智能检测识别技术提高智能机器人在室外街道场景的应用性能。

感知和避障能力是室外移动机器人的两项重要能力。

在感知能力方面,本文基于平截头点云网络的模型,并在其基础上进行改进,同时使用了RGB图像和激光雷达点云两种数据,实现了室外场景下的三维障碍物检测和识别功能;在避障能力方面,本文采用将建图与避障导航分开进行的方法,在高精地图的基础上使用Dijkstra全局路径规划算法和动态窗口局部路径规划算法实现避障导航功能;在应用测试方面,本文在ROS(Robot Operating System)机器人操作系统中完成了避障导航系统软件研制,在Autolabor Pro1轮式机器人上完成避障导航系统平台搭建,最后在室外街道场景完成避障导航性能测试。

本文的主要工作和贡献包括以下几个方面:(1)重点研究了室外街道场景下的三维目标检测技术。

本文基于平截头点云网络,使用RGB图像和激光雷达点云数据,完成三维目标检测功能。

首先在RGB图像中使用YOLOv3完成了二维目标的检测和识别,然后通过标定好的传感器内参和他们之间的转换矩阵得到对应的点云数据,最后使用点云网络进行三维障碍物的检测。

本文改进了该网络模型二维检测和三维检测的衔接处,加入二维包围框,提
出扩张平截头点云网络,并在KITTI数据集上完成了车辆、行人和人骑车三种室外街景障碍物的检测和识别,提升了检测的精度。

(2)重点研究了轮式机器人的避障导航技术。

本文使用Dijkstra全局路径规划算法和动态窗口局部路径规划算法完成了机器人的避障导航功能。

首先研究了Dijkstra算法和动态窗口法的原理以及实现过程。

然后在ROS机器人操作系统中完成全局路径规划和局部路径规划的实验验证。

最后在避障导航算法中融入三维目标检测技术,通过模拟街道场景的避障导航实验,验证了基于三维目标检测技术的避障导航算法可以有效地改善路径的摇摆和频繁变动问题。

(3)重点研究了轮式机器人避障导航系统的软件研制与平台搭建。

首先介绍了ROS机器人操作系统。

然后在ROS机器人操作系统中完成了三维目标检测软件模块和避障导航软件模块的研制,在Autolabor Pro1轮式机器人平台上搭载移动工作站和激光雷达,完成轮式机器人避障导航系统平台的搭建。

最后在真实园区中进行轮式机器人避障导航系统平台的测试。

实验表明,使用RGB图像和激光雷达点云数据,通过本文提出的扩张平截头点云网络可以有效的检测出真实场景中的障碍物目标并应用于真实环境。

结合三维目标检测算法,通过Dijkstra全局路径规划算法和动态窗口局部路径规划算法,可以完整并且安全的进行导航避障。

本文的算法在真实的场景中有较高的实用性和鲁棒性。