CN218584107U - 一种复杂环境的智能无人感知识别装置 - Google Patents

Abstract

本实用新型公开了一种复杂环境的智能无人感知识别装置，包括感知设备组以及识别模组；感知设备组包括多个感知设备，感知设备输出原始感知数据或识别结果数据；识别模组包括外部输入接口组和识别电路，外部输入接口组包括多个外部输入接口，各感知设备通过外部输入接口与识别电路连接；识别电路包括处理模块，输出为识别结果数据的感知设备通过外部输入接口与处理模块连接；或者识别电路包括信号转换模块和处理模块，输出为原始感知数据的感知设备通过外部输入接口与信号转换模块连接，并经由信号转换模块连接至所述处理模块。本实用新型实现了复杂环境下的准确识别。

Description

一种复杂环境的智能无人感知识别装置

技术领域

本实用新型属于感知识别技术领域，具体涉及一种复杂环境的智能无人感知识别装置。

背景技术

环境感知技术的发展不断提升对环境感知的能力，各个不同环境中均有较成熟的环境感知工具与技术。光电技术、导航雷达、毫米波雷达、激光雷达、图像声呐、热红外成像等技术或者设备，可以对地面、空中、水面、水下等环境中的一种或者几种进行环境感知，且具有较高的识别精度。

目前车辆、无人机、船体等载体平台技术的发展，为环境感知设备在各类环境中的识别作业提供了坚实的工作平台。物联网通信传输技术的发展，为各类感知设备的组网通信提供了坚实的技术支持，保障了各类环境数据的融合汇总。同时，随着人工智能方法的不断突破，为各类环境感知信息数据的融合识别提供了先进的融合算法保障。但是目前环境感知存在以下缺点：识别环境单一，仅实现一种环境与目标的感知；环境感知识别设备单一，无法确保复杂环境下识别的精度。

实用新型内容

本实用新型的目的在于提供一种复杂环境的智能无人感知识别装置，实现复杂环境下的准确识别。

为实现上述目的，本实用新型所采取的技术方案为：

一种复杂环境的智能无人感知识别装置，所述复杂环境的智能无人感知识别装置包括感知设备组以及识别模组；

所述感知设备组包括多个感知设备，所述感知设备输出原始感知数据或识别结果数据；

所述识别模组包括外部输入接口组和识别电路，所述外部输入接口组包括多个外部输入接口，各感知设备通过外部输入接口与所述识别电路连接；

所述识别电路包括处理模块，输出为识别结果数据的感知设备通过外部输入接口与所述处理模块连接；或者所述识别电路包括信号转换模块和处理模块，输出为原始感知数据的感知设备通过外部输入接口与所述信号转换模块连接，并经由信号转换模块连接至所述处理模块。

以下还提供了若干可选方式，但并不作为对上述总体方案的额外限定，仅仅是进一步的增补或优选，在没有技术或逻辑矛盾的前提下，各可选方式可单独针对上述总体方案进行组合，还可以是多个可选方式之间进行组合。

作为优选，所述感知设备为传感器设备，传感器设备设置于所述识别模组以外的环境中，或者传感器设备可拆卸/不可拆卸地安装于所述识别模组上。

作为优选，所述感知设备与外部输入接口有线连接或无线连接。

作为优选，所述感知设备布置在地面、水面、水下或空中。

作为优选，所述信号转换模块包括放大电路、滤波电路和模数转换电路，所述放大电路的输入端与外部输入接口连接，所述放大电路的输出端与所述滤波电路的输入端连接，所述滤波电路的输出端与所述模数转换电路的输入端连接，所述模数转换电路的输出端与所述处理模块连接。

作为优选，所述处理模块为处理器或处理芯片。

作为优选，所述识别模组还包括电源电路，为整个识别模组供电。

作为优选，所述识别模组还包括电磁兼容电路。

作为优选，所述识别模组还包括外部输出接口，所述处理模块通过外部输出接口连接外设。

作为优选，所述外设为外部显示设备。

本实用新型提供的复杂环境的智能无人感知识别装置，设置多个感知设备，从多方位实现环境感知，克服环境识别单一的缺陷，可作用于各类复杂的环境，并且设有丰富的外部输入接口，可配置多种类型的感知设备，具有较强的环境感知能力，并且适用于输出为原始感知数据或识别结果数据的感知设备，具有较强的可拓展性。

附图说明

图1为本实用新型所有感知设备输出原始感知数据时的复杂环境的智能无人感知识别装置的结构示意图；

图2为本实用新型所有感知设备输出识别结果数据时的复杂环境的智能无人感知识别装置的结构示意图；

图3为本实用新型部分感知设备输出原始感知数据、部分感知设备输出识别结果数据时的复杂环境的智能无人感知识别装置的结构示意图；

图4为本实用新型复杂环境的智能无人感知识别装置中识别模组的结构示意图；

图5为本实用新型复杂环境的智能无人感知识别方法的流程图；

图6为本实用新型复杂环境的智能无人感知识别方法下识别模组的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本实用新型实施例中的附图，对本实用新型实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本实用新型一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本实用新型中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本实用新型保护的范围。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本实用新型的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本实用新型的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是在于限制本实用新型。

其中一个实施例中，提供一种复杂环境的智能无人感知识别装置，以克服现有技术中无法针对复杂环境实现准确感知的问题。

本实施例中复杂环境的智能无人感知识别装置包括感知设备组以及识别模组，其中感知设备组包括多个感知设备。

根据感知设备的类型，感知设备输出原始感知数据或识别结果数据，通常感知设备被配置为可同时输出原始感知数据或识别结果数据，例如图像声呐输出的原始感知数据为图片数据，而输出的识别结果数据例如为在某一位置识别到某一目标物。本实施例可以根据感知设备的配置或用户需求选择感知设备的输出，或者从感知设备的输出选择数据进行使用。

如图1所示，所有感知设备输出原始感知数据至识别模组。

如图2所示，所有感知设备输出识别结果数据至识别模组。

如图3所示，部分感知设备输出原始感知数据至识别模组，部分感知设备输出识别结果数据至识别模组。

在实际应用中，根据需求选择上述三种方式进行实施即可。

如图4所示，本实施例中识别模组包括外部输入接口组和识别电路，外部输入接口组包括多个外部输入接口，各感知设备通过外部输入接口与识别电路连接。感知设备通过成熟的网络通信技术采取有线连接或无线连接两种方式与识别模组的外部输入接口相连，实现数据传输。

根据感知设备输出数据的不同，本实施例中识别电路可以是仅包含处理模块，或者同时包含信号转换模块和处理模块。

由于感知设备输出的识别结果数据为由感知设备处理后得到的数字信号，因此针对输出为识别结果数据的感知设备，可通过外部输入接口直接与处理模块连接。由于感知设备输出的原始感知数据通常为模拟数据，处理模块无法直接处理，因此针对输出为原始感知数据的感知设备，通过外部输入接口与信号转换模块连接，信号转换模块将原始感知数据转换为数字信号后发送至处理模块。

为了满足各类计算需求，本实施例中的处理模块为处理器或处理芯片。处理器可以是CPU、GPU等高性能微处理器，处理芯片可以是传统处理芯片，也可以是适应于人工智能领域的智能处理芯片，例如NPU、DPU等。

本实施例不仅可以同时接入多种类型感知设备，还针对输出为原始感知数据或识别结果数据的感知设备设计不同的识别电路，以满足使用需求。

其中信号转换模块包括放大电路、滤波电路和模数转换电路，放大电路的输入端与外部输入接口连接，放大电路的输出端与滤波电路的输入端连接，滤波电路的输出端与模数转换电路的输入端连接，模数转换电路的输出端与处理模块连接。

需要说明的是，本实施例中的放大电路用于对感知设备输出的信号进行放大，滤波电路用于滤除干扰信号，模数转换电路用于将模拟信号转换为数字信号，在能够实现上述功能的前提下，不对电路的具体结构进行限制。

为了保证识别模组的正常工作，在另一个实施例中，识别模组还包括电源电路，用于为整个识别模组供电。识别模组还包括电磁兼容电路，负责电磁兼容性保护。

识别模组还包括控制模块，负责整个系统工作的控制，包括识别模组工作的控制，还包括对感知设备工作的控制。本实施例中的控制模块应理解为控制功能，用于控制整个装置的工作，对于识别模组包括控制识别模组的计算、识别结果输出等，对于各感知设备则为控制相应的一种或几种感知设备工作，包括是否开机工作，数据是否传输、数据传输形式(原始感知数据或识别结果数据)等。

该控制功能在整个装置中有两种实现形式，一种为集成于识别功能所用的处理模块实现控制功能，此方式无需外部加入硬件芯片，直接采用处理模块同时实现识别计算与整体控制功能；另一种为另外新加一块控制芯片，用以控制整体设备的工作。

需要说明的是，电源电路和电磁兼容电路为保证电路正常运行的常规电路部分，本实施例中不对其电路的具体结构进行限制。并且控制模块所实施的控制功能为常规的控制传感器工作、控制电路工作的现有控制逻辑，不涉及复杂控制逻辑的改进。

本实施例中的感知设备为传感器设备，传感器设备设置于识别模组以外的环境中，或者该传感器设备可拆卸/不可拆卸地安装于识别模组上。即，本实施例中识别模组可以小至为一块PCB板，也可以大到设置外壳等其他外部结构作为无人机、船体或车体等。本实施例提供的为识别模组的必须结构，并不作为对其全部结构的限制。

为了满足全方位立体感知识别，本实施例根据使用环境的不同，可以灵活选择所配置使用的传感器设备，感知设备可以是图像声呐、导航雷达、激光雷达、毫米波雷达、光电设备、热红外设备、风速计、温湿度仪器等等。在其他实施例中感知设备可以进行适应性调整。通过种类丰富的感知设备全方位获取环境信息，并直接传输至识别模组以准确判定识别结果。

为了针对不同的使用环境(地面、水面、水下、或空中)，可选取一种或几种感知识别设备进行组合，搭建立体化的全方位环境感知系统，即本实施例中各感知设备可分别布置在地面、水面、水下或空中。

另外，为了良好的展示识别结果，在另一个实施例中，识别模组还包括外部输出接口，处理模块通过外部输出接口连接外设。例如识别模组针对复杂环境的感知结果，必要时可在外部显示设备上输出展示，即这里的外设可以是外部显示设备，例如显示器等。

容易理解的是，根据需要本实施例中的外部输出接口也可以是外部输出接口组，以满足多路输出的需求。并且本实施例中的外部输入接口和外部输出接口的输入输出形式多样化，例如可以是网线接口、USB接口、视频接口等有线连接接口，也可以是WiFi模块、蓝牙模块等无线连接模块。

本实施例设置多个感知设备，从多方位实现环境感知，克服环境识别单一的缺陷，可作用于各类复杂的环境，并且设有丰富的外部输入接口，可配置多种类型的感知设备，具有较强的环境感知能力，并且适用于输出为原始感知数据或识别结果数据的感知设备，具有较强的可拓展性。

在另一个实施例中，基于上述一种复杂环境的智能无人感知识别装置，提供一种复杂环境的智能无人感知识别方法，基于感知设备组以及识别模组实现。为了简化方法运行复杂性，本实施例中设定感知设备组中所有感知设备输出识别结果数据至识别模组，即基于图2所示的装置实现。

如图5所示，本实施例的复杂环境的智能无人感知识别方法实施在识别模组，包括以下步骤：

步骤1、通过感知设备组获取多路识别结果数据。

步骤2、对多路识别结果数据分别进行特征提取得到多路特征数据。

步骤3、将每路特征数据与预设的感知识别目标的实际特征数据进行比对，得到多路比对结果。

由于分类/识别为感知的不同层级，有的任务仅需要实现目标分类，有些任务需要实现目标识别，因此本实施例中具体的比对操作根据实际任务需求确定，具体识别模型及方法可依据识别设备特点及数据分布情况，从决策树、分类器、神经网络等方法中灵活选取比对方法。

步骤4、将多路比对结果进行加权融合，得到最终的感知识别结果。

本实施例中的融合决策总体框架为加权融合。加权融合中各路比对结果对应的权重值为预设的固定值或者为实时调整的变化值。

其中一个实施例中，优选设置权重值为根据感知设备组中的感知设备的识别精度预设的固定值。即本实施例的加权融合为基于各个感知设备识别精度的加权融合，可以理解为感知设备的识别精度越高，在融合决策中占有的权重越大。在其他实施例中，还可以有其他的权重获取方法，例如通过构建专家系统，针对不同情形，指定对应的融合权重；又如通过训练神经网络的方式，使用神经网络进行权重的自适应调整。

需要说明的是，本实施例中具体的融合算法为常规的数据或图片融合操作，本实施例重点在于加权融合算法实施中的权重值设定，不对所采取的具体加权融合算法逻辑进行限定。

如图6所示，一个实施例中，感知设备组包括多个感知设备，感知设备输出识别结果数据。

识别模组包括外部输入接口组和识别电路，外部输入接口组包括多个外部输入接口，各感知设备通过外部输入接口与识别电路连接；识别电路包括处理模块，各感知设备通过外部输入接口与处理模块连接，复杂环境的智能无人感知识别方法实施在处理模块。

关于复杂环境的智能无人感知识别方法的具体限定可参见复杂环境的智能无人感知识别装置中所有感知设备输出识别结果数据至识别模组这一方案下的限定，本实施例中不进行赘述。

为了满足各类计算需求，本实施例中的处理模块为处理器或处理芯片。处理器可以是CPU、GPU等高性能微处理器，处理芯片可以是传统处理芯片，也可以是适应于人工智能领域的智能处理芯片，例如NPU、DPU等。

为了保证识别模组的正常工作，在另一个实施例中，识别模组还包括电源电路，用于为整个识别模组供电。识别模组还包括电磁兼容电路，负责电磁兼容性保护。

识别模组还包括控制模块，负责整个系统工作的控制，包括识别模组工作的控制，还包括对感知设备工作的控制。本实施例中的控制模块应理解为控制功能，用于控制整个装置的工作，对于识别模组包括控制识别模组的计算、识别结果输出等，对于各感知设备则为控制相应的一种或几种感知设备工作，包括是否开机工作，数据是否传输、数据传输形式(原始感知数据或识别结果数据)等。

该控制功能在整个装置中有两种实现形式，一种为集成于识别功能所用的处理模块实现控制功能，此方式无需外部加入硬件芯片，直接采用处理模块同时实现识别计算与整体控制功能；另一种为另外新加一块控制芯片，用以控制整体设备的工作。

需要说明的是，电源电路和电磁兼容电路为保证电路正常运行的常规电路部分，本实施例中不对其电路的具体结构进行限制。并且控制模块所实施的控制功能为常规的控制传感器工作、控制电路工作的现有控制逻辑，不涉及复杂控制逻辑的改进。

本实施例中的感知设备为传感器设备，传感器设备设置于识别模组以外的环境中，或者该传感器设备可拆卸/不可拆卸地安装于识别模组上。即，本实施例中识别模组可以小至为一块PCB板，也可以大到设置外壳等其他外部结构作为无人机、船体或车体等。本实施例提供的为识别模组的必须结构，并不作为对其全部结构的限制。

为了满足全方位立体感知识别，本实施例根据使用环境的不同，可以灵活选择所配置使用的传感器设备，感知设备可以是图像声呐、导航雷达、激光雷达、毫米波雷达、光电设备、热红外设备、风速计、温湿度仪器等等。在其他实施例中感知设备可以进行适应性调整。通过种类丰富的感知设备全方位获取环境信息，并直接传输至识别模组以准确判定识别结果。

为了针对不同的使用环境(地面、水面、水下、或空中)，可选取一种或几种感知识别设备进行组合，搭建立体化的全方位环境感知系统，即本实施例中各感知设备可分别布置在地面、水面、水下或空中。

另外，为了良好的展示识别结果，在另一个实施例中，识别模组还包括外部输出接口，处理模块通过外部输出接口连接外设。例如识别模组针对复杂环境的感知结果，必要时可在外部显示设备上输出展示，即这里的外设可以是外部显示设备，例如显示器等。

容易理解的是，根据需要本实施例中的外部输出接口也可以是外部输出接口组，以满足多路输出的需求。并且本实施例中的外部输入接口和外部输出接口的输入输出形式多样化，例如可以是网线接口、USB接口、视频接口等有线连接接口，也可以是WiFi模块、蓝牙模块等无线连接模块。

本实施例设置感知设备组，从多方位实现环境感知，克服环境识别单一的缺陷，可作用于各类复杂的环境，并且能够针对多种类感知设备输出的识别结果数据进行数据融合，解决多传感器识别结果的差异化问题，得出准确的识别结果。

以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本实用新型的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对实用新型范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本实用新型构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本实用新型的保护范围。因此，本实用新型的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种复杂环境的智能无人感知识别装置，其特征在于，所述复杂环境的智能无人感知识别装置包括感知设备组以及识别模组；

所述感知设备组包括多个感知设备，所述感知设备输出原始感知数据或识别结果数据；

所述识别模组包括外部输入接口组和识别电路，所述外部输入接口组包括多个外部输入接口，各感知设备通过外部输入接口与所述识别电路连接；

所述识别电路包括处理模块，输出为识别结果数据的感知设备通过外部输入接口与所述处理模块连接；或者所述识别电路包括信号转换模块和处理模块，输出为原始感知数据的感知设备通过外部输入接口与所述信号转换模块连接，并经由信号转换模块连接至所述处理模块。

2.如权利要求1所述的复杂环境的智能无人感知识别装置，其特征在于，所述感知设备为传感器设备，传感器设备设置于所述识别模组以外的环境中，或者传感器设备可拆卸/不可拆卸地安装于所述识别模组上。

3.如权利要求1所述的复杂环境的智能无人感知识别装置，其特征在于，所述感知设备与外部输入接口有线连接或无线连接。

4.如权利要求1所述的复杂环境的智能无人感知识别装置，其特征在于，所述感知设备布置在地面、水面、水下或空中。

5.如权利要求1所述的复杂环境的智能无人感知识别装置，其特征在于，所述信号转换模块包括放大电路、滤波电路和模数转换电路，所述放大电路的输入端与外部输入接口连接，所述放大电路的输出端与所述滤波电路的输入端连接，所述滤波电路的输出端与所述模数转换电路的输入端连接，所述模数转换电路的输出端与所述处理模块连接。

6.如权利要求1所述的复杂环境的智能无人感知识别装置，其特征在于，所述处理模块为处理器或处理芯片。

7.如权利要求1所述的复杂环境的智能无人感知识别装置，其特征在于，所述识别模组还包括电源电路，为整个识别模组供电。

8.如权利要求1所述的复杂环境的智能无人感知识别装置，其特征在于，所述识别模组还包括电磁兼容电路。

9.如权利要求1所述的复杂环境的智能无人感知识别装置，其特征在于，所述识别模组还包括外部输出接口，所述处理模块通过外部输出接口连接外设。

10.如权利要求9所述的复杂环境的智能无人感知识别装置，其特征在于，所述外设为外部显示设备。

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