【摘 要】
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近年来,移动机器人在智能制造与物流系统中得到了快速发展,能在未知环境中自主移动的机器人,在技术上有很大的挑战。因此,研究移动机器人姿态估计方法有着重要的现实意义。目前,很多姿态估计方法依赖于传统的三维视觉或者目标的关键点提取技术,这些方法虽然也取得了一定的进展,但是在资源受限的嵌入式平台很难实时运行。本文通过在YOLOv3-Tiny网络的基础上引入深度可分离卷积技术,实现了改进后的Y OLOv3-
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目“机器人集群的智能协同控制理论与方法”（U1713209）；
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近年来,移动机器人在智能制造与物流系统中得到了快速发展,能在未知环境中自主移动的机器人,在技术上有很大的挑战。因此,研究移动机器人姿态估计方法有着重要的现实意义。目前,很多姿态估计方法依赖于传统的三维视觉或者目标的关键点提取技术,这些方法虽然也取得了一定的进展,但是在资源受限的嵌入式平台很难实时运行。本文通过在YOLOv3-Tiny网络的基础上引入深度可分离卷积技术,实现了改进后的Y OLOv3-Pose姿态估计网络,模型的整体性能和YOLOv3-Tiny相比更有优势。针对移动机器人姿态估计问题,本文采用深度可分离卷积替换标准卷积的方式构建了一种轻量型的网络模型YOLOv3-Pose。并通过将池化层替换为卷积层的方式减少了特征信息的损失,避免了原有网络识别精度差和对小目标不敏感的问题。此外,在模型训练过程中采用了多任务损失函数,将检测任务和姿态估计任务的损失函数组合,实现了端到端的移动机器人姿态估计。为了解决移动机器人姿态估计训练数据不足的问题,本文还创建了一个移动机器人姿态数据集,用于在网络训练过程中提取目标物体的特征信息。为了验证本文算法在嵌入式平台上的性能,本文将YOLOv3-Pose算法部署到NVI DIA Jetson TX2计算平台上,利用自带的Tensor RT模型加速引擎,在模型推理过程中进行数据精度和网络结构的进一步优化,从而实现了在嵌入式平台上进行实时姿态估计。本文提出的姿态估计方法还可以广泛应用于目标定位和跟踪以及v SLAM等领域。
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