【技术实现步骤摘要】
一种基于机器视觉的避障方法及装置
[0001]本申请涉及移动通讯
，尤其涉及一种基于机器视觉的避障方法及装置。
技术介绍
[0002]无人驾驶汽车、机器人和盲人等行进本体依赖于障碍物识别结果做行驶决策，来保证在正常行进的时候避开障碍物，不会和障碍物发生摩擦或碰撞。机器人中包括扫地机器人、巡检机器人和导盲机器人等。导盲机器人是为视觉障碍者提供环境导引的辅助工具，它属于服务机器人范畴,通过多种传感器对周围环境进行探测,将探测到的信息反馈给视觉障碍者,帮助他们弥补视觉信息的缺失。
[0003]环境中未知障碍物的存在对行进本体(例如：无人驾驶汽车、机器人或盲人群体)造成了极大的威胁。目前通过物体识别与定位装置对障碍物进行识别和定位，从而提醒行进本体存在障碍物，但是，目前对障碍物的识别准确度低，并未提前规划避障路径，造成避障过程中还可能会碰到其他障碍物，导致行进效率低下。
[0004]因此，目前继续解决的技术问题是：如何提高行进本体行进路径上的障碍物识别准确度，并且提前规划避障路径，提高行进效率。
专利技...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的避障方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：响应于目的地指令，获取目的地信息，规划当前地到目的地的行进路径；按照规划的行进路径行进，并在行进过程中实时采集行进本体前方的环境图像；通过预先构建的障碍物识别模型，对环境图像进行识别，获取障碍信息；根据障碍信息，重新规划当前地到目的地的行进路径。2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的避障方法，其特征在于，预先构建障碍物识别模型的方法包括如下步骤：获取训练数据集；将训练数据集输入到卷积神经网络模型中进行训练，获得障碍物识别模型；对障碍物识别模型进行优化验证。3.根据权利要求2所述的基于机器视觉的避障方法，其特征在于，对障碍物识别模型进行优化验证的方法包括：获取多张已知障碍物的图像作为验证集；将验证集中的图像输入到障碍物识别模型中进行验证，获取障碍物识别模型的识别结果；根据障碍物识别模型的识别结果，计算障碍物识别模型的识别准确度；比较计算的识别准确度与预设阈值的大小，若计算的识别准确度小于预设阈值，则重复优化训练障碍物识别模型，直至障碍物识别模型的识别准确度大于预设阈值。4.根据权利要求1所述的基于机器视觉的避障方法，其特征在于，根据障碍信息，重新规划当前地到目的地的行进路径的方法包括：根据障碍信息，获取原行进路径中距离障碍物最近的下一个路径转折节点的位置信息；在当前点和距离障碍物最近的下一个路径转折节点之间插入避障节点。5.根据权利要求4所述的基于机器视觉的避障方法，其特征在于，在当前点和距离障碍物最近的下一个路径转折节点之间插入避障节点的方法包括：建立避障节点优化模型；根据避障节点优化模型，优化避障节点的位置；在原始行进...
【专利技术属性】
技术研发人员：涂春萍，肖湘，邓锋，孙冉润，彭凌欣，罗开流，诸虹宇，
申请(专利权)人：华东交通大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。