[发明专利]基于深度学习的移动机器人视觉导航方法在审
| 申请号： | 201811064016.3 | 申请日： | 2018-09-12 |
| 公开（公告）号： | CN109341689A | 公开（公告）日： | 2019-02-15 |
| 发明（设计）人： | 阮晓钢;任顶奇;朱晓庆;刘少达;李昂;武悦 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G01C21/20 | 分类号： | G01C21/20;G06T7/73;G06T7/55 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人： | 沈波 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于深度学习的移动机器人视觉导航方法，包括：移动机器人通过自身搭载的深度摄像机在未知环境空间进行图像(彩色图像)采集，对采集到的图像进行处理得到预设尺寸的图片，用打标工具(如LabelImg)对图片进行打标，用深度学习方法对彩色图像进行训练得到目标检测模型，输入目标，机器人对未知环境进行探索并实时采集图片(包括彩色图像和深度图像)，并将彩色图作为目标检测模型的输入进行目标检测，检测到目标之后根据深度图计算机器人与目标位置的方向和距离，生成运动策略。 | ||
| 搜索关键词： | 彩色图像 目标检测 移动机器人视觉导航 未知环境 打标 机器人 采集 图像 深度摄像机 深度图计算 移动机器人 目标位置 深度图像 生成运动 实时采集 输入目标 彩色图 预设 学习 图片 检测 探索 | ||
【主权项】：
1.基于深度学习的移动机器人视觉导航方法，其特征在于：包括以下步骤，步骤1：机器人在未知环境中随机探索，并以给定的频率拍摄图像，并将图像按拍摄时间序列进行命名并保存；步骤2：采用打标工具对采集的RGB图像进行打标；步骤3：用目标检测模型对打标图像进行训练，得到满足要求的目标检测模型；步骤4：用户输入机器人要到达的目标；步骤5：机器人通过自身搭载的RGB‑D深度相机采集图片；步骤6：机器人根据RGB图通过目标检测模型进行目标检测；步骤7：检测到目标后机器人根据彩色图与深度图计算目标位置的坐标；步骤8：机器人根据运动控制策略朝向目标位置行进。
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