摘要
本发明公开一种化学实验室动态障碍物检测方法及机器人动态避障方法,属机器人动态避障领域。检测方法包括:用检测模型检测,步骤1,采集场景图像;步骤2,提取两组多尺度特征图;步骤3,用光流匹配与立体匹配得到初步光流预测与初步视差预测;步骤4,用自适应传播得到高质量光流预测与视差预测;步骤5,迭代细化得到精细化光流与视差预测;步骤6,恢复光流与视差预测为原始分辨率;步骤7,用加权损失函数对恢复的光流预测和视差预测训练监督,得到优化精度光流预测和视差预测;步骤8,用光流预测筛出动态障碍物区域,结合深度信息判断是否存在碰撞风险。该方法能融合光流与视差准确检测化学实验室内动态障碍物,便于机器人准确动态避障。
技术关键词
特征提取网络
动态障碍物检测
加权损失函数
交叉注意力机制
图像
动态避障方法
像素
分辨率
相关性计算方法
矩阵
机器人
场景
多尺度特征提取
传输方法