[发明专利]一种利用深度卷积神经网络实现视觉运动控制的方法

摘要

本发明公开了一种利用深度卷积神经网络实现视觉运动控制的方法，只需要单目相机获取移动平台的当前图像，以及只需要对当前获取的单帧图像进行分析，便可得到当前视角下的合理运动控制规划。不需要通过多帧图像的多图像关联得到移动平台的定位信息，同时也不需要进行特征点数据匹配以及平面映射。另外，与已有的基于神经网络的视觉运控方案不同，本发明不需要进行路标识别以及特征点提取。再者，本发明利用深度神经网络具有语义分割的能力，对当前获取图像进行语义分割。并直接将该分割结果用以运动目标点规划，从单帧图像输入到运动控制目标点的规划，整个过程无需人为先验知识的输入。本发明具有成本低、运控简单快捷等优点。

主权项

1.一种利用深度卷积神经网络实现视觉运动控制的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：在移动平台上安装单目相机，采集移动平台前方的图像信息；S2：以单帧单目图像作为算法输入，利用深度卷积神经网络进行地面分割，以得到当前获得图像视角下的可行驶区域；S3：根据分割结果，通过统计可行驶区域分割结果像素的分布情况，对当前视角下的运动控制目标点进行规划，从而得到运动控制目标点；S4：得到运动控制目标点后，将图像原点假设为当前移动平台所在位置，根据在图像空间得到的运动控制目标点与当前移动平台的相对位置，通过PID运动控制器实现移动平台控制。