基于卷积神经网络的智能机器人视觉导航路径识别方法

摘要：

由于视觉导航区域图像清晰度较低,导致识别路径的平均横向偏差较大,为此提出基于卷积神经网络的智能机器人视觉导航路径识别方法.结合图像匹配结果、导航相机的位姿偏差,设置横向和纵向约束条件,建立自适应区域图像处理机制,依据全卷积神经网络原理,结合U型编码-解码结构,形成高精度道路分割网络.通过道路分割掩码提取视觉导航信息,获取路径拟合中点,再运用多段三次B样条曲线拟合算法得到路径识别结果.实验结果表明,所提方法识别路径的平均横向偏差仅为0.53 cm,可为视觉导航提供有效帮助.

关键词：卷积神经网络、智能机器人、视觉导航、路径识别、道路分割

所属期刊栏目：53

分类号：TP242.6(自动化技术及设备)

在线出版日期：2024-08-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：72-76