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面向人機(jī)共居的移動(dòng)機(jī)器人室內(nèi)深度估計(jì)方法研究

發(fā)布時(shí)間:2024-05-07 00:05
  近年來(lái),越來(lái)越多的服務(wù)類機(jī)器人進(jìn)入人們的生活。在人機(jī)共居的環(huán)境下,機(jī)器人既需要完成任務(wù),又需要與人保持適當(dāng)?shù)木嚯x,做到及時(shí)避讓。傳統(tǒng)的機(jī)器人避讓方法,往往使用激光雷達(dá)、深度相機(jī)和傳統(tǒng)的視覺處理算法,前兩種方法成本過(guò)高,而傳統(tǒng)的視覺處理算法會(huì)受光照等因素影響,并且過(guò)程也尤其繁瑣。針對(duì)以上缺點(diǎn),本文通過(guò)低成本單目相機(jī),結(jié)合基于深度學(xué)習(xí)的深度估計(jì)與人體檢測(cè)算法,僅用單張圖片即可檢測(cè)到人體,同時(shí)得到人體的深度信息,讓機(jī)器人在正常運(yùn)行的同時(shí)能夠?qū)θ思皶r(shí)避讓,因此本文的主要工作可分為以下四個(gè)部分:1)針對(duì)傳統(tǒng)深度估計(jì)方法過(guò)程復(fù)雜且計(jì)算量大的缺點(diǎn),本文使用深度學(xué)習(xí)來(lái)進(jìn)行深度估計(jì)。但是目前大多數(shù)基于深度學(xué)習(xí)的深度估計(jì)都是采用回歸的辦法,用均方差最小化訓(xùn)練回歸網(wǎng)絡(luò),并用跳連接層來(lái)獲取高分辨率的深度圖,因此會(huì)存在收斂速度緩慢、不理想的局域解和網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練復(fù)雜等問(wèn)題。在此背景下,本文提出一種深度空間遞增離散化策略來(lái)將深度值離散化,并作為一個(gè)有序回歸問(wèn)題來(lái)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò),最后通過(guò)構(gòu)造一個(gè)有序回歸損失函數(shù),來(lái)獲取更高的精度和更快的收斂。2)針對(duì)以往人體檢測(cè)算法在定位階段矩形框精度不夠的缺點(diǎn),本文通過(guò)對(duì)候選框區(qū)域、特征金字...

【文章頁(yè)數(shù)】:90 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

面向人機(jī)共居的移動(dòng)機(jī)器人室內(nèi)深度估計(jì)方法研究



面向人機(jī)共居的移動(dòng)機(jī)器人室內(nèi)深度估計(jì)方法研究3圖1-1人機(jī)舒適距離研究結(jié)果1.2.2場(chǎng)景深度估計(jì)研究現(xiàn)狀場(chǎng)景深度估計(jì)是機(jī)器人獲取環(huán)境中距離信息的重要途經(jīng)。早期在研究深度估計(jì)問(wèn)題時(shí),主要利用各種視覺線索來(lái)與深度建立聯(lián)系,并以此來(lái)估計(jì)圖像深度。常規(guī)的視覺線索比如陰影、運(yùn)動(dòng)、幾何猜想等....


面向人機(jī)共居的移動(dòng)機(jī)器人室內(nèi)深度估計(jì)方法研究



面向人機(jī)共居的移動(dòng)機(jī)器人室內(nèi)深度估計(jì)方法研究7承載,因此,邊緣計(jì)算也就應(yīng)運(yùn)而生,其結(jié)構(gòu)示意圖如圖1-2所示。圖1-2邊緣計(jì)算結(jié)構(gòu)示意圖邊緣計(jì)算指的是在靠近數(shù)據(jù)源頭或者實(shí)物的一側(cè),采用計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)為一體的開放性平臺(tái),就近提供所需的功能性服務(wù)。應(yīng)用程序由邊緣側(cè)發(fā)起,因此對(duì)于網(wǎng)絡(luò)服....


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面向人機(jī)共居的移動(dòng)機(jī)器人室內(nèi)深度估計(jì)方法研究7承載,因此,邊緣計(jì)算也就應(yīng)運(yùn)而生,其結(jié)構(gòu)示意圖如圖1-2所示。圖1-2邊緣計(jì)算結(jié)構(gòu)示意圖邊緣計(jì)算指的是在靠近數(shù)據(jù)源頭或者實(shí)物的一側(cè),采用計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)為一體的開放性平臺(tái),就近提供所需的功能性服務(wù)。應(yīng)用程序由邊緣側(cè)發(fā)起,因此對(duì)于網(wǎng)絡(luò)服....


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面向人機(jī)共居的移動(dòng)機(jī)器人室內(nèi)深度估計(jì)方法研究13圖像對(duì)。從原理上來(lái)說(shuō),修正過(guò)的立體圖像對(duì),或者連續(xù)的圖像幀中已經(jīng)擁有了深度信息。目前基于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的深度估計(jì)方法主要可分為3大類,其方法流程分別如圖2-1所示,圖中的參數(shù)rI表示輸入的右視圖,lI表示輸入的左視圖,rd表示以右圖為基....



本文編號(hào):3966538

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