【技术实现步骤摘要】
智能小车控制系统
[0001]本专利技术涉及智能小车控制
,尤其是涉及一种智能小车控制系统。
技术介绍
[0002]在智能时代,智能小车,也就是轮式机器人,已被广泛应用在工业、服务业、家庭等多种行业和领域。目前,智能移动小车的控制系统通常是由含有左右和前后控制键的遥控器、智能小车控制板和直流电机等组成,遥控器和小车控制板主要通过无线连接,操作者通过对遥控器上左右键的操作来实现智能小车的转向控制。然而,对于部分肢体残疾人群来说手动控制并不友好,虽然可以通过为操作者佩戴头戴陀螺仪,通过头部转动使头戴陀螺仪发出转向控制信号,根据转向控制信号实现只能小车的转向控制,但是这种控制方式对操作者的反应能力要求高,在复杂转弯场景下控制难度大。
技术实现思路
[0003]本专利技术的目的在于克服现有技术的缺点与不足,提供一种智能小车控制系统,能够降低小车转向控制的难度,操作者能够轻松控制智能小车。
[0004]本专利技术是通过以下技术方案实现的:一种智能小车控制系统,包括信号处理器,所述信号处理器包括转向控制装置,所述转向控制装置包括预测偏转模块、目标偏转模块和转向指令生成模块;
[0005]所述预测偏转模块,包括:
[0006]初步特征提取子模块,用于获取待处理的实景图像信号,对所述实景图像信号卷积后进行最大池化,得到初步图像特征;
[0007]第一深度特征提取子模块,用于对所述初步图像特征进行第一深度特征提取,得到第一深度图像特征;
[0008]第一注意力计算子模块,用 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种智能小车控制系统,包括信号处理器,其特征在于:所述信号处理器包括转向控制装置,所述转向控制装置包括预测偏转模块、目标偏转模块和转向指令生成模块;所述预测偏转模块,包括:初步特征提取子模块,用于获取待处理的实景图像信号,对所述实景图像信号卷积后进行最大池化,得到初步图像特征;第一深度特征提取子模块,用于对所述初步图像特征进行第一深度特征提取,得到第一深度图像特征;第一注意力计算子模块,用于根据所述第一深度图像特征进行注意力权重计算,并通过该注意力权重对所述第一深度图像特征进行加权,得到第一深度注意力特征;第二深度特征提取子模块,用于对所述第一深度注意力特征进行第二深度特征提取,得到第二深度图像特征;第二注意力计算子模块,用于根据所述第二深度图像特征进行注意力权重计算,并通过该注意力权重对所述第二深度图像特征进行加权,得到第二深度注意力特征;第三深度特征提取子模块,用于对所述第二深度注意力特征进行第三深度特征提取,得到第三深度图像特征;第三注意力计算子模块,用于根据所述第三深度图像特征进行注意力权重计算,并通过该注意力权重对所述第三深度图像特征进行加权,得到第三深度注意力特征;偏转量预测子模块,用于对所述第三深度注意力特征进行全局平均池化后进行偏转量预测,得到预测偏转量;所述目标偏转模块用于获取实际偏转量,分别对所述预测偏转量和所述实际偏转量进行加权后相加,得到目标偏转量;所述转向指令生成模块用于根据所述目标偏转量生成相应的转向控制指令。2.根据权利要求1所述的智能小车控制系统,其特征在于:所述第一深度特征提取子模块用于对所述初步图像特征下采样后进行3次连续的分组卷积,得到第一深度图像特征;所述第二深度特征提取子模块用于对所述第一深度注意力特征下采样后进行7次分组卷积,得到第二深度图像特征;所述第三深度特征提取子模块用于对所述第二深度注意力特征下采样后进行3次分组卷积。3.根据权利要求2所述的智能小车控制系统,其特征在于,所述下采样包括如下步骤:对所述初步图像特征或所述第一深度注意力特征或所述第二深度注意力特征进行通道划分,得到两个不同通道的图像特征;对其中一通道的图像特征进行步长为2的深度可分离卷积和批标准化,再进行标准卷积和批标准化;对另一通道的图像特征进行标准卷积和批标准化后,进行步长为2的深度可分离卷积和批标准化,再进行标准卷积和批标准化;将两个不同通道所提取的图像特征在通道上进行拼接;对该拼接的图像特征进行通道混洗,得到下采样图像特征。4.根据权利要求2所述的智能小车控制系统,其特征在于,所述分组卷积包括如下步骤:对所述下采样得到的图像特征进行通道划分,得到两个不同通道的图像特征;对其中
一通道的图像特征进行标准卷积和批标准化后,进行步长为1的深度可分离卷积和批标准化,再进行标准卷积和批标准化;将该通道所提取的图像特征与另一通道的图像特征在通道上进行拼接;对该拼接的图像特征进行通道混洗,得到分组卷积图像特征。5.根据权利要求4所述的智能小车控制系统,其特征在于,所述注意力权重计算包括如下步骤:对所述第一深度图像特征或所述第二深度图像特征或所述第三深度图像特征在通道维度上进行全局平均池化;对池...
【专利技术属性】
技术研发人员:陈永健,王浩,罗烜,班念铭,潘家辉,
申请(专利权)人:华南师范大学,
类型:发明
国别省市:
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