[發明專利]一種基于神經網絡的循跡機器人軌跡識別方法

有效

• 申請號: 201810368343.1
• 申請日: 2018-04-23
• 公開（公告）號: CN108549877B
• 公開（公告）日: 2022-02-18
• 發明（設計）人: 宋永端;楊士國;賴俊峰;韓哲;徐康;張亞男;許文強;周鑫
• 申請（專利權）人: 重慶大學
• 主分類號: G06V40/20
• 分類號: G06V40/20;G06N3/063;G06N3/08
• 代理公司: 重慶信航知識產權代理有限公司 50218
• 代理人: 吳彬

1.一種基于神經網絡的循跡機器人軌跡識別方法，其特征在于：包括以下步驟：

1)機器人在光照變化環境下通過攝像頭采集道路圖像；

2)機器人處理器將采集的圖像數據壓縮成分辨率為640*480的圖片，并將圖片存儲為jpg文件；

3)機器人處理器對圖像數據進行預處理，將采集的圖片進行裁剪，縮小尺寸，修改分辨率為320*240；再將縮小后的圖片的下部沿寬度方向進行裁剪，每張圖片分別裁剪出3個區域，每個區域的分辨率為320*5；

4)將采集的圖片數據轉入電腦，在電腦端通過軟件對每張圖片中的三個區域中的引導線的中心進行標記，并記錄下標記點的坐標；將jpg圖像讀取完畢，并按照每個像素點為BGR888的順序存儲為一個訓練數據輸入文件；同時為了增加訓練數據的樣本數目，將所有的圖像垂直鏡像；

5)將得到的訓練數據導入到matlab,對神經網絡進行訓練，所述神經網絡由輸入層、隱含層和輸出層構成，其中輸入層根據輸入圖像數據每個像素點的RBG分別對應一個神經元，輸出層為一個神經元，隱含層根據訓練結果調整到適當神經元數目；神經網絡利用輸出后的誤差來估計輸出層的直接前導層的誤差，再用這個誤差估計更前一層的誤差，如此一層一層的反傳下去，實現獲得所有神經網絡層的誤差估計；并最終通過不斷訓練，得到神經網絡的各個參數；

6)根據matlab訓練得到的神經網絡參數編寫對圖片中道路中間的引導線的中點進行標記的神經網絡算法；

7)將編寫的神經網絡網絡算法植入機器人處理器，通過神經網絡算法對一幀圖片中裁剪出的3個不同區域進行運算，從而得到該幀圖片中道路的3個點位，再根據這3個點位偏離該幀圖片豎向中心線的距離、以及三個點之間的相對距離計算出道路的曲率，從而實現軌跡識別。