【摘要】：隨著科技的不斷進步,無人機在社會生活中的應(yīng)用也越來越廣泛,例如環(huán)境監(jiān)測、農(nóng)業(yè)植保、航空攝影、監(jiān)視偵查等。無人機的避障處理研究一直是研究的熱點,目前無人機避障的主要工作原理是通過不同類型的傳感器來檢測無人機四周的障礙物,然后采取相對應(yīng)的避障措施,來預(yù)防無人機因碰撞而墜毀。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)的目標檢測與識別方法較傳統(tǒng)的檢測方法在性能上有了很大的提升,成為目標檢測領(lǐng)域的一大推動力。本文主要在基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的目標檢測方法,設(shè)計新的避障處理系統(tǒng),主要包括以下工作內(nèi)容:文章首先闡述了障礙物檢測的原理。詳細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)典目標檢測方法—RCNN系列檢測方法的特點。然后簡要介紹了目標檢測方法中使用的常見數(shù)據(jù)庫。其次,本文選擇使用另一種目標檢測算法(YOLO系列目標檢測算法),相比于RCNN系列,YOLO系列擁有更快的識別速度,可以將其運用在無人機障礙物檢測中。對于無人機在行駛過程中可能遇到的障礙物,例如樹、路燈等,本文進行了相關(guān)數(shù)據(jù)的樣本采集并制作成數(shù)據(jù)集。針對本地數(shù)據(jù)庫,使用YOLOv3算法取得了較好的識別效果。最后,在避障處理研究中,本文針對強化學(xué)習(xí)避障需要消耗大量計算資源的問題,通過加入事件驅(qū)動機制,可以在優(yōu)化計算量的同時,減少所需迭代次數(shù),從而進行更加簡單有效的避障處理。同時針對可能遇到的動態(tài)障礙物,提出基于動態(tài)窗口法的無人機局部避障算法,在面對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)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：V279;V249
【圖文】：

圖 2-1 局部連接Figure 2-1 Local connection在連續(xù)的幾個卷積層之后。池化層對卷積特征圖的寬度和高度，從而達到減少神經(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)的幾個卷積層之后。池化層對卷積之后的特征圖進行，具體方法為壓縮特征圖的寬度和高度，從而達到減少神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)和控制過的目的。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長為 2，也叫重疊池化；另一種是步長為 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。其主要思想是先進行前向傳播計算，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，通常計算輸出值與期望值之間誤差的平方作為目標函數(shù)，并將目標函數(shù)從輸出層開始向輸入層進行反向傳播。在反向傳播的過程中，需要依次從右往左計算各層的偏導(dǎo)數(shù)，首先計算輸出層的偏導(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，不斷迭代上述過程，直至收斂，最后得到使誤差最小的和。在前向傳播過程中：( )=( ) ( )+( )（2-1）

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本文編號：2762911