室外移动机器人的雷达—图像跨模态检索技术

发布时间：2020-10-09 07:34

　　 随着经济社会的不断发展,科学技术水平也越来越高,移动机器人的研制水平得到极大的提高,许多行业都开始将移动机器人运用到日常工作生活之中了。近年来,由于控制学、计算机和仿生学的快速进步,使得移动机器人的工作水平得到了提高,移动机器人的种类及应用场景也越来越广泛,已经开始由简单的室内场景向室外场景发展。由于室外环境相对复杂多变,对于在室外环境下工作的移动机器人,包括当下十分热门的无人驾驶汽车,优良的环境感知能力和理解性能可以帮助其更好的实现导航、定位,并顺利完成预定目标,论文研究的室外移动机器人的雷达-图像跨模态检索就属于移动机器人视觉感知系统的一部分,实现雷达-图像跨模态检索对于移动机器人下一步的环境感知、自身定位及导航具有重要的现实意义。目前移动机器人主要依靠激光雷达采集的点云数据信息和摄像机采集的图像信息来感知周围环境。由于点云数据和图像的差异性,在极端天气或夜晚的情况下,摄像机采集图像会受到极大干扰;因此论文基于聚类典型相关分析和深度学习网络率先提出一种面向室外移动机器人的雷达-图像跨模态检索技术,首先利用深度学习网络PointNetVLAD和AlexNet分别提取点云和图像数据的特征向量,然后使用典型相关分析将两种模态的特征向量映射到同一个子空间,再通过计算欧氏距离进行检索,进而可以得出与点云最相似的图像文件;试验表明聚类典型相关分析在论文中的检索效果优于典型相关分析。论文所提出的检索算法在KITTI数据集上进行了验证,实现了从点云到图像的跨模态检索,并且由检索结果和实际图像的对比验证了聚类典型相关分析在室外移动机器人雷达图像检索方面应用的有效性。
【学位单位】：石家庄铁道大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：TP242;TN957.52
【部分图文】：

可以更加准确的完成预定目标。而且目前视觉域还无相关成熟技术。外研究现状和发展趋势驾驶汽车的国内外研究现状、美等发达国家从上世纪 70 年代起，就有一些科学家主研发。美国作为科技大国，至今仍走在无人驾驶汽车研，DAPRA(the DefenseAdvancedResearch ProjectsAgenc计划局)就率先开始在无人驾驶车方面发起了 ALV 计划e，自主地面车辆)[12]，如图 1-1 所示，这是一辆 8 轮车，时的速度沿平坦道路自主行驶 0.96 千米。在这之后，一国的 CarnegieMellonUniversity、MassachusettsInstitute0 年左右开始进入无人驾驶汽车方向的研究，但是由于在技术等的局限性和盲目设置过高的预定目标，到 20 世纪

制的 NavLab-5 型无人驾驶汽车，完成了世界上最早验，尽管在当时还只能做到简单的方向控制，对于现驶汽车，但是此次无人驾驶的试验开始让世界各国科要性以及对未来世界发展的可观性及重要影响。先进入无人驾驶技术方向研究的是美国的 Google 公Google 内部自动驾驶汽车研究项目组被重新创建，人驾驶汽车研发公司[14]，Waymo 在正式面世之后就获上路”、“第一家公开道路路试”等各种关于无人驾驶发成功的无人驾驶汽车“Firefly 萤火虫”，如图 1-2 所盘和脚踏板，并完成了全球首次无人驾驶之旅，在真人自动驾驶(无人驾驶可分为 5 个阶段：L0，无自动分自动化；L3，有条件自动化；L4，完全自动化，无门的辅助驾驶汽车研发车企，也在大力推进无人驾驶Uber 等也已经开始将业务范围向无人驾驶汽车倾斜也在自动驾驶上加大了研发投入。

由我国自主研制的无人车红旗 HQ3 在 2011 年 7 月 1沙到武汉两个城市之间 286 公里路程的行驶实验，在当时创产权的无人驾驶车在复杂行驶状况下无人驾驶汽车的新纪录人驾驶车在环境识别、智能行为决策和实时控制等方面实现图 1-3 为清华大学获得的国内高校首例无人驾驶汽车路测牌

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