基于深度学习的野外环境地面物理特性视觉估计方法研究

发布时间：2021-07-15 13:32

　　地面物理特性主要包括地面刚度特性和摩擦特性,能够对足式机器人的运动状态产生举足轻重的影响。足式机器人对此类信息的缺乏会导致滑倒、倾覆、足地力冲击大等问题发生。目前,对地面物理特性的接触式估计方法具有较大的滞后性,难以满足足式机器人的运动需求,而非接触式估计方法鲜有报道。视觉具有较大潜力,在使用视觉感知三维地形信息方面有较多成果出现,但在感知物理特性方面存在较大不足。因此,本文对野外环境地面物理特性的视觉估计方法进行了研究,主要研究工作如下:首先,针对图像语义分割研究中野外环境地面数据集不完善的问题,调研了野外环境中不同地面类型的面积占比,选择了典型类型作为本课题数据集的采集对象,利用手持拍摄设备采集了野外环境典型地面类型的高分辨率原始RGB图像。随后对各种地面类型进行了数量统计和处理,实现了各类型之间的平衡,建立了原始RGB图像数据集。按照合理的标注策略,使用LabelMe对原始RGB图像数据集进行了手工密集标注,生成了像素值为对应训练ID的单通道灰度图,建立了真实值图像数据集。构建了由原始RGB图像数据集和真实值图像数据集组成的野外环境地面图像数据集,为后续研究地面物理特性的视觉估计... 

【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校

【文章页数】：77 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

足式机器人具有良好的地形适应性

c) 未标注的图像 2 d) 已标注的图像 2图 1-2 面向道路交通场景的数据集图像示例面向室内场景的数据集，主要适用于家庭服务机器人领域。这些数据集中桌椅、杯子、电脑、床、人、照明灯、书本、装饰品等具有手工密集标注示例如图 1-3 所示。因为大多数室内场景非常复杂，充斥着多种形状各异

面向室内场景的数据集图像示例

【参考文献】：
期刊论文
[1]深度学习及其在图像物体分类与检测中的应用综述[J]. 刘栋,李素,曹志冬.  计算机科学. 2016(12)
[2]四足机器人自由步态规划建模与算法实现[J]. 刘冠初,熊静琪,乔林,杜丽.  西安交通大学学报. 2015(06)
[3]基于足地接触力跟踪的单足机器人弹跳运动控制[J]. 尹鹏,李满天,王俊,查富生,孙立宁.  机械与电子. 2015(04)

博士论文
[1]基于阻抗控制的多足步行机器人腿部柔顺控制研究[D]. 朱雅光.浙江大学 2014



本文编号：3285801