一种基于特征传播器的水下机器人环境感知方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种基于特征传播器的水下机器人环境感知方法及装置。该方法包括：获取水下机器人采集的双目图像和预先建立的深度神经网络；对双目图像进行矫正，将矫正后的双目图像分别输入网络的特征提取器中，得到不同尺度下的特征图并组成特征金字塔。使用代价聚合器基于各特征金字塔进行代价体构建、代价体聚合和视差回归。由特征传播器基于原始代价体和聚合代价体初始化迭代优化器中的多级卷积门控循环单元。基于由特征传播器初始化的多级卷积门控循环单元优化视差预测，直至视差预测值达到收敛条件，得到最终视差图。获取双目相机的内外参数，基于内外参数和视差图计算水下环境的场景深度图和三维点云，实现了鲁棒高效的水下环境感知。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及水下视觉感知 ，尤其涉及一种基于特征传播器的水下机器人环境感知方法及装置。

技术介绍

1、在水下环境感知领域，双目视觉系统因其能够提供丰富的深度信息而被广泛研究和应用。双目视觉系统模拟人类双眼立体视觉机制，通过两个摄像头捕捉的图像计算出物体的深度信息，从而实现对水下环境的三维感知。然而，水下环境的特殊性，如光线衰减、水质浑浊等因素，给双目视觉系统的准确性和可靠性带来了挑战。

技术实现思路

1、本专利技术提供一种基于特征传播器的水下机器人环境感知方法及装置，用以解决现有技术中水下环境感知准确性差的缺陷，实现鲁棒高效的水下环境感知。 本专利技术提出的技术方案如下：

2、第一方面，本专利技术提供一种基于特征传播器的水下机器人环境感知方法，包括：

3、获取水下机器人采集的双目图像和预先建立的深度神经网络；其中，所述深度神经网络包括特征提取器、代价聚合器、特征传播器和迭代优化器；

4、对所述双目图像进行矫正，将矫正后的双目图像分别输入所述特征提取器中，得到不同尺度下的特本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于特征传播器的水下机器人环境感知方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于特征传播器的水下机器人环境感知方法，其特征在于，所述代价聚合器包括代价体构建网络、代价聚合网络和视差回归器；

3.根据权利要求1所述的基于特征传播器的水下机器人环境感知方法，其特征在于，所述特征传播器包括多个并行的残差模块，所述双目图像包括左目图像和右目图像；

4.根据权利要求1所述的基于特征传播器的水下机器人环境感知方法，其特征在于，所述双目图像包括左目图像；所述基于由特征传播器初始化的多级卷积门控循环单元和初始视差优化视差预测，直至视差预测值达到收敛条件...

【技术特征摘要】

1.一种基于特征传播器的水下机器人环境感知方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于特征传播器的水下机器人环境感知方法，其特征在于，所述代价聚合器包括代价体构建网络、代价聚合网络和视差回归器；

3.根据权利要求1所述的基于特征传播器的水下机器人环境感知方法，其特征在于，所述特征传播器包括多个并行的残差模块，所述双目图像包括左目图像和右目图像；

4.根据权利要求1所述的基于特征传播器的水下机器人环境感知方法，其特征在于，所述双目图像包括左目图像；所述基于由特征传播器初始化的多级卷积门控循环单元和初始视差优化视差预测，直至视差预测值达到收敛条件，得到最终视差图，包括：

5.根据权利要求4所述的基于特征传播器的水下机器人环境感知方法，其特征在于，所述多级卷积门控循环单元包括重置门和更新门；

6.根据权利要...

【专利技术属性】
技术研发人员：王宇，曹耀中，王硕，谭民，
申请(专利权)人：中国科学院自动化研究所，
类型：发明
国别省市：