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一种基于深度学习和立体视觉的自主避障方法

摘要

本发明公开了一种基于深度学习和双目立体视觉技术的自主避障方法,通过双目相机实时采集环境视频信息,基于深学习中的目标检测结合双目立体视觉技术构建了障碍物三维立体检测算法,机器人根据获得的避障转向决策、障碍物的三维坐标以及避障角度进行自主避障。本方法以深度学习目标检测为核心,融合了传统机器视觉的深度信息,解决了单一深度学习算法只能获取二维坐标信息的不足,获得的完备三维坐标;实现了对避障场景下的端到端的学习,避免繁杂的三维重建和路径规划问题,节省了系统成本。

著录项

  • 公开/公告号CN113031597A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-06-25

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 南京理工大学;

    申请/专利号CN202110227718.4

  • 申请日2021-03-02

  • 分类号G05D1/02(20200101);G06T7/73(20170101);G06T7/80(20170101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);G06K9/46(20060101);

  • 代理机构32203 南京理工大学专利中心;

  • 代理人朱沉雁

  • 地址 210094 江苏省南京市玄武区孝陵卫200号

  • 入库时间 2023-06-19 11:35:49

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-09-30

    发明专利申请公布后的撤回 IPC(主分类):G05D 1/02 专利申请号:2021102277184 申请公布日:20210625

    发明专利申请公布后的撤回

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