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基于双目视觉的四足机器人环境感知研究
1
作者
王宵
胡宁宁
+2 位作者
张鹏程
王佳
袁冬莉
《火力与指挥控制》
北大核心
2025年第7期192-198,207,共8页
为提升四足机器人环境感知能力,考虑移动平台算力约束,基于深度学习的立体匹配算法,设计了四足机器人平台上实时运行的双目视觉测距算法;提出能适配移动计算平台的改进YOLOv4-tiny目标检测算法。融合两种算法实现了机器人测量出距物体...
为提升四足机器人环境感知能力,考虑移动平台算力约束,基于深度学习的立体匹配算法,设计了四足机器人平台上实时运行的双目视觉测距算法;提出能适配移动计算平台的改进YOLOv4-tiny目标检测算法。融合两种算法实现了机器人测量出距物体距离的同时识别物体类别。实验结果表明,10 m内测距误差低于5%,平均帧率达19.2 FPS,能够为四足机器人提供较精确的环境信息。
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关键词
双目测距
立体匹配
目标检测
深度学习
四足机器人
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职称材料
题名
基于双目视觉的四足机器人环境感知研究
1
作者
王宵
胡宁宁
张鹏程
王佳
袁冬莉
机构
上海勘测设计研究院有限公司勘察检测研究院
西北工业大学自动化学院
出处
《火力与指挥控制》
北大核心
2025年第7期192-198,207,共8页
基金
国家自然科学基金(61473229)
上海勘测设计研究院有限公司科研基金(2021JC(8)-003)
+3 种基金
航空科学基金(20181353013)
教育部中国高校产学研联合基金(2021ZYA03006)
陕西省自然科学基础研究计划面上基金(2024JC-YBMS-500)
西安市科技计划基金资助项目(22GXFW0136)。
文摘
为提升四足机器人环境感知能力,考虑移动平台算力约束,基于深度学习的立体匹配算法,设计了四足机器人平台上实时运行的双目视觉测距算法;提出能适配移动计算平台的改进YOLOv4-tiny目标检测算法。融合两种算法实现了机器人测量出距物体距离的同时识别物体类别。实验结果表明,10 m内测距误差低于5%,平均帧率达19.2 FPS,能够为四足机器人提供较精确的环境信息。
关键词
双目测距
立体匹配
目标检测
深度学习
四足机器人
Keywords
binocular rang finding
stereo matching
target detection
deep learning
quadruped robots
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于双目视觉的四足机器人环境感知研究
王宵
胡宁宁
张鹏程
王佳
袁冬莉
《火力与指挥控制》
北大核心
2025
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