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激光近场探测传感器在机器人动态避障中的应用
被引量：
3
1
作者
梁莉娟
赵庆
张琰
《激光杂志》
CAS
北大核心
2023年第6期204-208,共5页
普通传感器在工业机器人应用中,外部环境的不确定性会对机器人目标探测效果造成影响,导致机器人无法精准避障。为此,研究激光近场探测传感器在机器人动态避障中的应用。确立场景环境坐标系,并利用探测传感器探测出障碍物信息。基于此,...
普通传感器在工业机器人应用中,外部环境的不确定性会对机器人目标探测效果造成影响,导致机器人无法精准避障。为此,研究激光近场探测传感器在机器人动态避障中的应用。确立场景环境坐标系,并利用探测传感器探测出障碍物信息。基于此,采用多激光近场传感器信息融合技术,定位探测的障碍物,从中得出障碍决策值,最终根据障碍决策值,制定激光近场探测传感器动态避障行为,完成动态避障。实验结果表明,通过对该传感器开展机器人静态避障测试、动态避障测试,验证了该传感器应用后的避障精准度高。
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关键词
激光近场探测传感器
动态
避
障
场地坐标系
避障决策
值
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职称材料
基于视觉深度学习的机器人环境感知及自主避障
被引量：
22
2
作者
吴亚辉
刘春阳
+4 位作者
谢赛宝
班宇煊
隋新
黄艳
张毅晖
《电子测量技术》
北大核心
2021年第20期99-106,共8页
动态避障是机器人实现自主移动、安全行走的关键,面对复杂多变的室内场景,机器人需要能够及时检测到障碍物并动态规划安全的行走路线。利用RGB-D深度相机和IMU单元建立机器人环境感知系统,为机器人提供三维视觉和姿态角度等多模态信息...
动态避障是机器人实现自主移动、安全行走的关键,面对复杂多变的室内场景,机器人需要能够及时检测到障碍物并动态规划安全的行走路线。利用RGB-D深度相机和IMU单元建立机器人环境感知系统,为机器人提供三维视觉和姿态角度等多模态信息。首先构建基于YOLOv4改进的目标检测模型,通过YOLOv4-M目标检测算法对彩色图像中的障碍物进行识别;将彩色图与深度图对齐,获取障碍物的尺寸信息以及机器人与障碍物的空间距离;根据机器人的实时姿态角度和对周围障碍物的识别信,建立基于改进的人工势场法避障决策模型,解决总势场计算陷入局部极小解的问题,动态规划行走路径,并将决策结果发送到机器人底盘控制单元,从而实现机器人在陌生场景中的自主运动。通过仿真分析及实物实验表明该方法可以实现机器人的自主避障。该方法的研究为机器人仅依赖视觉和惯导传感器就可以实现障碍物识别和自主移动避障提供了依据和参考。
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关键词
自主移动机器人
深度相机
目标检测
人工势场
避障决策
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职称材料
题名
激光近场探测传感器在机器人动态避障中的应用
被引量：
3
1
作者
梁莉娟
赵庆
张琰
机构
武昌工学院信息工程学院
出处
《激光杂志》
CAS
北大核心
2023年第6期204-208,共5页
基金
湖北省优秀中青年科技创新团队计划项目(No.T2021042)
武昌工学院校级重点学科(群)项目(No.2021XK01)。
文摘
普通传感器在工业机器人应用中,外部环境的不确定性会对机器人目标探测效果造成影响,导致机器人无法精准避障。为此,研究激光近场探测传感器在机器人动态避障中的应用。确立场景环境坐标系,并利用探测传感器探测出障碍物信息。基于此,采用多激光近场传感器信息融合技术,定位探测的障碍物,从中得出障碍决策值,最终根据障碍决策值,制定激光近场探测传感器动态避障行为,完成动态避障。实验结果表明,通过对该传感器开展机器人静态避障测试、动态避障测试,验证了该传感器应用后的避障精准度高。
关键词
激光近场探测传感器
动态
避
障
场地坐标系
避障决策
值
Keywords
laser near-field detection sensor
dynamic obstacle avoidance
site coordinate system
obstacle avoidance decision value
分类号
TN209 [电子电信—物理电子学]
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职称材料
题名
基于视觉深度学习的机器人环境感知及自主避障
被引量：
22
2
作者
吴亚辉
刘春阳
谢赛宝
班宇煊
隋新
黄艳
张毅晖
机构
河南科技大学机电工程学院
河南省机械设计及传动系统重点实验室
出处
《电子测量技术》
北大核心
2021年第20期99-106,共8页
基金
国家自然科学基金项目(62005077)
河南省科技攻关计划(工业领域)项目(192102210141)
河南省高等学校青年骨干教师培养计划(2019GGJS082)资助。
文摘
动态避障是机器人实现自主移动、安全行走的关键,面对复杂多变的室内场景,机器人需要能够及时检测到障碍物并动态规划安全的行走路线。利用RGB-D深度相机和IMU单元建立机器人环境感知系统,为机器人提供三维视觉和姿态角度等多模态信息。首先构建基于YOLOv4改进的目标检测模型,通过YOLOv4-M目标检测算法对彩色图像中的障碍物进行识别;将彩色图与深度图对齐,获取障碍物的尺寸信息以及机器人与障碍物的空间距离;根据机器人的实时姿态角度和对周围障碍物的识别信,建立基于改进的人工势场法避障决策模型,解决总势场计算陷入局部极小解的问题,动态规划行走路径,并将决策结果发送到机器人底盘控制单元,从而实现机器人在陌生场景中的自主运动。通过仿真分析及实物实验表明该方法可以实现机器人的自主避障。该方法的研究为机器人仅依赖视觉和惯导传感器就可以实现障碍物识别和自主移动避障提供了依据和参考。
关键词
自主移动机器人
深度相机
目标检测
人工势场
避障决策
Keywords
autonomous mobile robot
depth camera
target detection
artificial potential field
obstacle avoidance decision
分类号
TP242 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TH166 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
激光近场探测传感器在机器人动态避障中的应用
梁莉娟
赵庆
张琰
《激光杂志》
CAS
北大核心
2023
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于视觉深度学习的机器人环境感知及自主避障
吴亚辉
刘春阳
谢赛宝
班宇煊
隋新
黄艳
张毅晖
《电子测量技术》
北大核心
2021
22
在线阅读
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职称材料
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