[发明专利]一种动态环境下的物体辨识与定位方法

说明书

一种动态环境下的物体辨识与定位方法，包括：1)获取作业环境的图像作为训练库进行处理并分类成训练集、验证集和测试集；2)将训练集输入改进的Faster‑RCNN深度学习模型进行训练，再将验证集和测试集输入进行验证和测试，得到目标物体特征模型；3)获取全局地形和全局位置信息，处理后输入目标物体特征模型获得全局静态物体辨识信息；4)获取局部地形与局部位置信息，处理后输入目标物体特征模型获得局部动态物体辨识信息；5)采用目标特征提取与图像融合方法实现全局静态物体辨识信息与全局位置信息、局部动态物体辨识信息与局部位置信息的融合，得到工程机械集群作业动态环境下的物体辨识与定位信息。本发明能实现全局作业环境下的动态物体辨识与精准定位。

技术领域

本发明涉及工程机械集群自主作业物体辨识与定位、人工智能与机器视觉技术领域，特别是指一种动态环境下的物体辨识与定位方法。

背景技术

随着我国国民经济加大基础设施的投入，工程机械作为各项基础设施建设必需的施工机械装备得到了快速发展。当前，对于工程机械的研究仍然处于实现个体智能阶段，伴随着制造业的发展，以及在数字化、信息化和智能化等新兴技术的大背景下，新一代工程机械不仅需要实现集成化操作和智能控制，而且需要实现智能集群协同作业，集群智能是工程机械未来发展的必然趋势。

工程机械集群智能化是在不需要操作人员的参与情况下，通过安装各种复杂的传感器来实现自我感知、自主决策和自主作业，以及各机群个体之间的智能协同作业，而环境感知是工程机械在未知环境下实现智能集群协同作业的前提和基础。

工程机械集群作业中，由于作业环境存在显著的动态性，如车辆穿梭、人员走动、障碍物动态出现等，从而导致物体辨识与定位不准，动态障碍物检测能力低，使得环境感知面临较大挑战。此外，传统研究中仅考虑对作业现场的物体进行静态辨识，并没有考虑实时动态识别与精准位置信息获取，因而对物体进行动态辨识难度高。

中国发明专利201510688485.2提出一种在无人机上装载双目视觉的无人机自主障碍物检测系统，同时提供了一种自主障碍物检测方法，该方法通过双目视觉系统获得飞行环境的视觉信息，并经处理得到障碍物信息。中国发明专利201611052401.7提出了一种复杂环境下无人机自动障碍物检测和避障方法，通过在无人机上设置的双目摄像头进行实时图像采集，基于视差的原理筛选得到最终障碍物区域。这些专利通过无人机上搭载双目视觉系统进行障碍物的识别，其缺点在于在图像匹配和障碍物识别过程中并未通过深度学习相关算法建立大量训练图像模型数据库，对于障碍物辨识的精准度难以保证。此外，由于无人机负载和续航能力差，在集群作业的物体辨识和定位方面应用上存在潜在的实时性、动态性缺陷。

发明内容

本发明的主要目的在于克服现有技术中的上述缺陷，提出一种动态环境下的物体辨识与定位方法，不需要人工操作，可以自动提取特征以检测物体，智能化程度高，适用于工程机械集群作业，能实现全局作业环境下的动态物体辨识与精准定位。

本发明采用如下技术方案：

一种动态环境下的物体辨识与定位方法，其特征在于，包括如下步骤：

1)通过机载环境感知系统和集群车载环境感知系统获取大量的作业环境的图像作为训练库，将训练库中的图像进行预处理和特征提取，将特征提取后的图像分类成训练集、验证集和测试集；

2)将训练集输入改进的Faster-RCNN深度学习模型进行训练，再将验证集和测试集输入训练好的改进的Faster-RCNN深度学习模型进行验证和测试，得到目标物体特征模型；

3)通过机载环境感知系统获取全局地形和全局位置信息，并对全局地形进行预处理和特征提取后输入目标物体特征模型获得全局静态物体辨识信息，还对全局地形进行图像处理得到全局静态物体特征点对应的深度信息值；