CN110733039A - 基于vfh+与视觉辅助决策的机器人自动驾驶方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了基于VFH+与视觉辅助决策的机器人自动驾驶方法,属于机器人技术领域,利用激光雷达与深度摄像头混合实现高效VFH+避障决策,解决了通过视觉辅助识别决策,实现高效率避障的技术问题,本发明利用单线激光雷达以及深度视觉混合,相较于传统的多线激光雷达降低了成本,本发明的视觉深度测试,能有效的补偿在空旷地点激光雷达特征点采集少,定位不精确的问题,本发明利用深度视觉实现障碍物测量以及速度换算,与VFH+混合判定最优避障路径。
Description
技术领域
本发明属于机器人技术领域,特别涉及基于VFH+与视觉辅助决策的机器人自动驾驶方法。
背景技术
随着机器人巡检行业智能化程度不断提高,机器人巡检已经逐渐普及。机器人巡检相较于人工巡检而言,其具有低风险,高效率,能远程操作等特点,受到了国家的高度重视。对于传统的高辐射,高强度的风险作业而言,机器人巡检的工作环境安全,操作简单,会大大降低高危行业巡检的困难性。
由于机器人巡检行业属于新兴产业,现在的机器人巡检主要是通过多线激光雷达建图巡检,但是现有的巡检技术存在以下缺陷:(1)多线激光雷达成本较高,不能广泛适用;(2)受激光雷达硬件影响,在空旷地点定位较差,无法实现精准定位;(2)避障效率较低,不能根据实际情况实现有效决策。
发明内容
本发明的目的是提供基于VFH+与视觉辅助决策的机器人自动驾驶方法,解决了通过视觉辅助识别决策,实现高效率避障的技术问题。
为实现上述目的,本发明采用以下技术方案:
基于VFH+与视觉辅助决策的机器人自动驾驶方法,包括以下步骤:
步骤1:使用单线激光雷达对机器人的四周进行线性扫描,获取激光雷达的深度点云信息;
步骤2:通过VFH+算法处理深度点云信息,捕获障碍物位置信息和可通过路径信息;
步骤3:检测深度摄像头是否可用:是则执行步骤4;否,则执行步骤10;
步骤4:将障碍物位置信息转化为视场角对应的障碍物像素信息,包括如下步骤:
步骤S1:深度摄像头采集RGB彩色图像信息,并且通过TCL映射算法采集深度距离信息;
步骤S2:把RGB彩色图像信息与深度距离信息相结合,构建出3D点云信息;
步骤S3:对RGB彩色图像信息进行识别,得到物体信息,将物体信息映射于3D点云信息,同时关联深度摄像头的内置参数,转化为机器人当前的相对位置,得到了当前机器人的坐标和距离信息;
步骤5:利用深度摄像头采集图像,获取深度图,将深度图传入到Yolo3-tiny神经网络,利用Bounding Box对物体进行识别分类,得到分类后的物体像素;
步骤6:将障碍物点云信息与激光雷达扫描得出的障碍物角度、距离信息,由它的深度信息和角度信息相匹配,并映射到Yolo3-tiny神经网络中得到的结果,对应识别出目标物体,由此将障碍物位置信息转化为视场角对应的障碍物像素信息;
步骤7:根据步骤6的结果,在物体像素中找出绝对静止的障碍物,对比设定时间内前后多帧图像的障碍物相对变化情况,绝对静止的障碍物的像素信息的变化,由此判断图像中行人车辆等障碍物是否发生了移动;
步骤8:将移动物体的速度及其方向融合到VFH+中,从而判断出最优的决策信息。
优选的,所述单线激光雷达的型号为LS01B2小型三角法激光雷达,所述深度摄像头的型号为Astra Mini S-v1.0。
优选的,在执行步骤7时,所述设定时间为自定义时间,按时间顺序逐一对比每一个时刻的帧图像,得到障碍物相对变化情况,在所述设定时间内位置没有变化的障碍物为绝对静止的障碍物。
本发明所述的基于VFH+与视觉辅助决策的机器人自动驾驶方法,解决了通过视觉辅助识别决策,实现高效率避障的技术问题,本发明利用单线激光雷达以及深度视觉混合,相较于传统的多线激光雷达降低了成本,本发明的视觉深度测试,能有效的补偿在空旷地点激光雷达特征点采集少,定位不精确的问题,本发明利用深度视觉实现障碍物测量以及速度换算,与VFH+混合判定最优避障路径。
附图说明
图1是本发明的流程图。
具体实施方式
如图1所示的基于VFH+与视觉辅助决策的机器人自动驾驶方法,包括以下步骤:
步骤1:使用单线激光雷达对机器人的四周进行线性扫描,获取激光雷达的深度点云信息;
步骤2:通过VFH+算法处理深度点云信息,捕获障碍物位置信息和可通过路径信息;
VFH+算法即为Vector Field Histogram改进算法,是一种由人工势场法改进而来的机器人导航算法,VFH+算法为现有技术,故不详细叙述,VFH+算法可以用以下通用代价函数表示:
cost(θ)=d1×c(θ,θ1)+d2×(θ,θr)+d3×(θ,θn-1);
其中,θ为候选方向角度,θr为机器人当前朝向角度,θ1为机器人与目标点的角度,θn-1为上一轮目标形式方向角度。
步骤3:检测深度摄像头是否可用:是则执行步骤4;否,则执行步骤10;
步骤4:将障碍物位置信息转化为视场角对应的障碍物像素信息,包括如下步骤:
步骤S1:深度摄像头采集RGB彩色图像信息,并且通过TCL映射算法采集深度距离信息;
步骤S2:把RGB彩色图像信息与深度距离信息相结合,构建出3D点云信息;
步骤S3:对RGB彩色图像信息进行识别,得到物体信息,将物体信息映射于3D点云信息,同时关联深度摄像头的内置参数,转化为机器人当前的相对位置,得到了当前机器人的坐标和距离信息;
步骤5:利用深度摄像头采集图像,获取深度图,将深度图传入到Yolo3-tiny神经网络,利用Bounding Box对物体进行识别分类,得到分类后的物体像素;
Yolo3-tiny神经网络为现有的卷积网络技术,故不详细叙述,YOLO算法的做法,是用一个M×N的网格覆盖在原图上,并对各个小网格的内容进行标注。
Bounding Box是包含区域的最小矩形,该区域应在最小矩形内部,其原理如下:
步骤A:输入预测的边框值,原来的分类问题只是输入一张图,但是现在对于输入的图还有它在原图中的位置信息,比如滑动窗口、RCNN中selective search给出的区域提案等,产生用于分类判断的区域P;
步骤B:输入的图会通过卷积网络学习提取出特征向量φ5(P);
步骤C:目标检测的一个目标是希望最后的bounding box(P)和ground truth(G)一致,但是实现方法并不是学习坐标,而是学习变形比例:包括两个部分,第一部分是对边框(x,y)进行移动,第二部分是对边框大小(w,h)进行缩放。
步骤6:将障碍物点云信息与激光雷达扫描得出的障碍物角度、距离信息,由它的深度信息和角度信息相匹配,并映射到Yolo3-tiny神经网络中得到的结果,对应识别出目标物体,由此将障碍物位置信息转化为视场角对应的障碍物像素信息;
步骤7:根据步骤6的结果,在物体像素中找出绝对静止的障碍物,对比设定时间内前后多帧图像的障碍物相对变化情况,绝对静止的障碍物的像素信息的变化,由此判断图像中行人车辆等障碍物是否发生了移动;
步骤8:将移动物体的速度及其方向融合到VFH+中,从而判断出最优的决策信息。
优选的,所述单线激光雷达的型号为LS01B2小型三角法激光雷达,所述深度摄像头的型号为Astra Mini S-v1.0。
优选的,在执行步骤7时,所述设定时间为自定义时间,按时间顺序逐一对比每一个时刻的帧图像,得到障碍物相对变化情况,在所述设定时间内位置没有变化的障碍物为绝对静止的障碍物。
本发明所述的基于VFH+与视觉辅助决策的机器人自动驾驶方法,解决了通过视觉辅助识别决策,实现高效率避障的技术问题,本发明利用单线激光雷达以及深度视觉混合,相较于传统的多线激光雷达降低了成本,本发明的视觉深度测试,能有效的补偿在空旷地点激光雷达特征点采集少,定位不精确的问题,本发明利用深度视觉实现障碍物测量以及速度换算,与VFH+混合判定最优避障路径。
Claims (3)
1.基于VFH+与视觉辅助决策的机器人自动驾驶方法,其特征在于:包括以下步骤:
步骤1:使用单线激光雷达对机器人的四周进行线性扫描,获取激光雷达的深度点云信息;
步骤2:通过VFH+算法处理深度点云信息,捕获障碍物位置信息和可通过路径信息;
步骤3:检测深度摄像头是否可用:是则执行步骤4;否,则执行步骤10;
步骤4:将障碍物位置信息转化为视场角对应的障碍物像素信息,包括如下步骤:
步骤S1:深度摄像头采集RGB彩色图像信息,并且通过TCL映射算法采集深度距离信息;
步骤S2:把RGB彩色图像信息与深度距离信息相结合,构建出3D点云信息;
步骤S3:对RGB彩色图像信息进行识别,得到物体信息,将物体信息映射于3D点云信息,同时关联深度摄像头的内置参数,转化为机器人当前的相对位置,得到了当前机器人的坐标和距离信息;
步骤5:利用深度摄像头采集图像,获取深度图,将深度图传入到Yolo3-tiny神经网络,利用Bounding Box对物体进行识别分类,得到分类后的物体像素;
步骤6:将障碍物点云信息与激光雷达扫描得出的障碍物角度、距离信息,由它的深度信息和角度信息相匹配,并映射到Yolo3-tiny神经网络中得到的结果,对应识别出目标物体,由此将障碍物位置信息转化为视场角对应的障碍物像素信息;
步骤7:根据步骤6的结果,在物体像素中找出绝对静止的障碍物,对比设定时间内前后多帧图像的障碍物相对变化情况,绝对静止的障碍物的像素信息的变化,由此判断图像中行人车辆等障碍物是否发生了移动;
步骤8:将移动物体的速度及其方向融合到VFH+中,从而判断出最优的决策信息。
2.如权利要求1所述的基于VFH+与视觉辅助决策的机器人自动驾驶方法,其特征在于:所述单线激光雷达的型号为LS01B2小型三角法激光雷达,所述深度摄像头的型号为AstraMini S-v1.0。
3.如权利要求1所述的基于VFH+与视觉辅助决策的机器人自动驾驶方法,其特征在于:在执行步骤7时,所述设定时间为自定义时间,按时间顺序逐一对比每一个时刻的帧图像,得到障碍物相对变化情况,在所述设定时间内位置没有变化的障碍物为绝对静止的障碍物。
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