一种基于深度相机的动态物体检测处理方法技术

本发明专利技术公开了一种基于深度相机的动态物体检测处理方法，在降低动态物体对机器人定位建图干扰的同时对动态物体的运动状态进行估计，本发明专利技术的有益效果是：在动态物体检测方面，利用YOLOX目标检测算法和DBSCAN点云聚类算法同时对动态物体进行检测，避免动态物体漏检的情况，同时利用恒加速度模型和卡尔曼滤波对检测到的物体进行状态估计，获得动态物体的速度信息，为移动机器人的导航避障提供参考信息，提高移动机器人的定位精度和建图质量。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及动态物体检测，具体为一种基于深度相机的动态物体检测处理方法。

技术介绍

1、在未知环境中准确地定位自身以及构建周围环境的地图是移动机器人自主探索的基础，当前的视觉定位与建图技术普遍假设环境中的物体是静态的，这对应用场景设定了较高的要求。

2、目前，对环境中动态物体的研究可以分为两类。一类重点关注动态物体对于定位和建图的干扰，主要处理方式是检测动态物体并从地图中进行剔除，降低动态物体对定位和建图的影响。另一类研究关注动态物体对于机器人路径规划和避障的影响，对动态物体进行动力学建模，估计动态物体的速度以提高机器人的避障性能。前者忽视了动态物体对于机器人执行路径规划和决策等任务的影响，后者则不考虑动态物体对机器人定位的干扰。然而，在移动机器人自主探索过程中，机器人不仅需要有效去除动态物体在定位过程中的干扰，还需要考虑对动态障碍物进行实时避障，保证机器人的安全。

3、针对动态场景下的机器人探索建图，设计了一种基于深度相机的动态物体处理方法，在降低动态物体对机器人定位建图干扰的同时对动态物体的运动状态进行估计，以获得更好的定位建本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于深度相机的动态物体检测处理方法，其特征在于，具体包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于深度相机的动态物体检测处理方法，其特征在于：所述S2中对动态物体的检测具体包括以下步骤：

3.根据权利要求2所述的一种基于深度相机的动态物体检测处理方法，其特征在于：所述S2.1中的检测算法YOLOX采用锚点自由的方法，同时采用解耦的检测头，并使用基于对象大小动态的原则进行标签分配。

4.根据权利要求2所述的一种基于深度相机的动态物体检测处理方法，其特征在于：所述S2.2中的特征点提取前需要先构建动态物体的图像掩膜，并对动态物体的特征点进行剔除。...

【技术特征摘要】

1.一种基于深度相机的动态物体检测处理方法，其特征在于，具体包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于深度相机的动态物体检测处理方法，其特征在于：所述s2中对动态物体的检测具体包括以下步骤：

3.根据权利要求2所述的一种基于深度相机的动态物体检测处理方法，其特征在于：所述s2.1中的检测算法yolox采用锚点自由的方法，同时采用解耦的检测头，并使用基于对象大小动态的原则进行标签分配。

4.根据权利要求2所述的一种基于深度相机的动态物体检测处理方法，其特征在于：所述s2.2中的特征点提取前需要先构建动态物体的图像掩膜，并对动态物体的特征点进行剔除。

5.根据权利要求2所述的一种基于深度相机的动态物体检测处理方法，其特征在于：所述s2.3中dbscan算法的工作流程具体包括以下步骤：

6.根据权利要求5所述的一种基于深度相机的动态物体检测处理方法，其特征在于：所述s3.3中核心点的判断标准为：在点的邻域半径eps(ε)内，点的数量超过设定的点数阈值minpts；所述s3.3中边界点的判断标准为：点的邻域半径eps(ε)内的点数少于minpts，但是其邻域内至少存在一个核心点；所述s3.3中噪声点的判断标准为：既不是核心点也不是边界点。

【专利技术属性】
技术研发人员：刘晓涛，黄康金，刘静，
申请(专利权)人：西安电子科技大学广州研究院，
类型：发明
国别省市：

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