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《沈阳建筑大学》 2017年
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基于深度学习的自主机器人运动决策方法研究

伍平  
【摘要】:近年来,自主机器人一直在快速发展,其应用领域也在不断扩大,可以用于极地勘察、救援探险、军事航天等诸多领域,代替人类完成繁重的、危险的、有毒有害的作业任务。自主机器人是具有自主感知、决策、执行等多方面功能的智能体,而路径规划技术是自主机器人的研究重点之一。路径规划技术,应用广泛的方法有地图构建法、人工势场法、遗传算法、蚁群算法、神经网络法等,根据环境信息的已知情况可以分为全局规划和局部规划。在局部规划中,根据算法是否具有智能性又可划分为:传统的和智能的路径规划方法。传统的方法,一般可以很好地解决建模问题,但共性在于规划过程中存在搜索能力不足的问题,往往需要结合其它搜索算法;智能的方法,可以很好地解决复杂环境情况下的路径规划问题,但在应用过程中也会遇到一些难题。随着人工智能的发展,深度学习技术的出现,带来了很多深度神经网络。神经网络方法不需要复杂的先验知识,同时具有很强的自学习力,因此为自主机器人路径规划技术提供了一种新思路。本文针对路径规划中运动决策问题,以自主移动机器人平台为研究对象,基于深度学习提出了一种新的决策方法。该方法将环境感知与运动决策合为一体,构成一种端对端的方式,直接由输入的环境道路信息控制机器人的运动方向。论文的研究内容主要包括环境感知模型的深度网络搭建、自主机器人的运动决策模型建立、不同环境下自主机器人运动决策方法的研究等。首先,本文将路径规划问题转换成了一种常见的多分类问题,选用卷积神经网络作为分类算法,搭建深度网络模型,建立自主机器人的环境感知模型。其次,在环境感知模型的基础上,进一步建立运动决策模型,进而对决策方法进行研究。接着,在不同的道路上采集数据,进行实验,验证本文提出方法的可行性。具体的过程为:第一步,按要求放置的三个普通相机或者智能手机按类似的方式采集图像信息,并自动完成数据的标记;第二步,建立深度学习模型,并将输出结果限定为右转、直行、左转三种运动决策命令:第三步,在水泥、泥土、模型等三种环境下进行实验,并对比结果;第四步,采用搭建的移动机器人在模型道路场景中进行实验测试。其中,数据的自动标签是通过相机的放置方式完成的,即通过左侧相机得到的图像标记为右转命令,中间相机的图像集标记为直行命令,右侧相机的图像则标记为左转命令。环境信息经过卷积神经网络处理后得到一个分类结果,根据分类结果控制机器人的运动方向。最后,在移动机器人平台上完成了实验,实验结果表明本文基于深度学习提出的运动决策方法是可行的、有效的。
【学位授予单位】:沈阳建筑大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:TP242;TP18

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