[發明專利]一種基于改進ssd目標檢測網絡的無人機規避算法

在審

• 申請號: 201910422493.0
• 申請日: 2019-05-20
• 公開（公告）號: CN110110702A
• 公開（公告）日: 2019-08-09
• 發明（設計）人: 周封;譚曉東;盧松恒
• 申請（專利權）人: 哈爾濱理工大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G05D1/10
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明公開一種基于改進ssd目標檢測網絡的無人機規避算法，1，制作障礙物的雙目視角圖像數據集；2，根據標定數據集建立目標檢測模型；3，構建ssd目標檢測網絡，并使用數據集對網絡參數進行訓練；4，將測試集中的，每一對障礙物圖片傳入到訓練好的ssd檢測網絡，輸出神經網絡預測的類別標簽和位置標簽；5，利用不同視角檢測到障礙物的位置進行雙目測距得到障礙物距離；6，將障礙物分類和距離反饋到無人機駕駛系統控制其自動避讓。本發明結合了ssd目標檢測算法和雙目測距圖像算法，使得結合后的檢測結果既有效的得出了障礙物的種類，同時精確的計算出了障礙物在世界坐標位置中與無人機的矢量距離。

技術領域：

本發明涉及無人機規避領域，具體為一種基于改進ssd目標檢測網絡的無人機規避算法。

背景技術：

隨著科學技術的快速發展,無人機在軍民領域都得到了廣泛的應用,但是空域飛行活動量的增加接踵而至,事故機率也隨之增大。這不僅會造成經濟損失,甚至在飛行任務中產生嚴重影響。要保證無人機在執行各種任務時能夠安全可靠,就離不開導航規避系統的協助。

2015年大疆推出了Guidance感知避障系統，作為行業領先者，大疆的感知避障系統為復合型多方向避障，同時支持5個方向的規避，第二年推出的Matrice100便搭在了本系統，但是該系統規避方向并不全面，規避算法較為機械，從整體的市場應用效果來看，感知避讓系統的研究尚未完善，作為安全保障的感知避讓功能并不可靠，實現場景較為嚴苛，市場需求并為得到提供。

由于傳感器探測范圍和精度有限，目前還不能實現真正意義上的全方位避障，存在盲區，且避障性能對環境要求過高，關于飛行環境的要求很多，即應用場景不夠豐富，如何利用現有技術水平獲取足夠的場景屬性從而對無人機工作規避障礙物提供有效的引導成為我國無人機規模化應用的重中之重。

發明內容：

本發明的目的是針對現有技術的缺陷，提供一種基于改進ssd目標檢測網絡的無人機規避算法，以解決上述背景技術提出的問題。

為實現上述目的，本發明提供如下技術方案：一種基于改進ssd目標檢測網絡的無人機規避算法，包括：

(1)：制作訓練集和測試集，設定目標檢測模型和雙目測距對應的測試集：

從VOC、COCO、SOGOU等數據集中抽取出障礙物相關的數據集作為目標檢測數據集，其中5721張圖片作為為訓練集，取出500張圖片作為測試集；

從真實場景中固定兩臺攝像機的相對距離，拍攝成對障礙物圖片200張，并測定障礙物與攝像機連線的矢量距離作為圖片標簽，將圖片對和矢量距離標簽對應制作為雙目測距對應的測試集；

(2)：根據標定數據集建立目標檢測模型：

(2a)：將每個圖片中可能包含障礙物作為檢測目標，記為{vj}；將每個障礙物的預測框坐標記為[xi,yi]；

(2b)：在生成預測框階段，目標檢測模型先將所有經過卷積得到的預測偏移信息和與之對應的先驗框進行解碼，計算出預測框，解碼公式為：

x_i＝(t_x×w_a)+x_a

y_i＝(t_y×h_a)+y_a

式中，[x_a,y_a]代表先驗框坐標，[w_a,h_a]代表先驗框的寬高，t_x、t_y為預測偏移信息；

(2c)：預測框分類階段，對每個預測框的置信度和不同障礙物類別的置信度對比，得出最高的置信度所述分類作為本預測框類別；