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