基于深度学习的移动机器人避障研究

“长春工业大学” 2018

刘沧龙

【摘要】: 近年来，随着人工智能的发展，特别是深度学习的发展，通过自学习实现机器人避障已成为一个主要的研究热点. 实现自主学习是机器人获得智能的重要一步，这有助于改进机器人的行为策略，并提高机器人在未知复杂环境中的适应性和鲁棒性. 卷积神经网络是一种有监督的特征学习方法，可以从数据中学习相应的特征. 深度卷积神经网络和移动机器人的结合为机器人提供了移动大脑，以实现智能感知和智能决策. 有鉴于此，本文在深度学习在控制领域的应用的深入研究的基础上，对利用深度学习方法实现移动机器人避障的系统化研究. 本文的主要研究工作如下: （1）构建基于机器人操作系统（ROS）的移动机器人平台，以实现机箱驱动，远程控制和图像显示等功能. （2）设计端到端机器人避障算法. 在AlexNet基础网络的基础上，提出了一种改进的网络模型，并在深度学习框架Caffe的基础上，构建了用于模型训练的网络训练平台. 网络将图像作为输入移动机器人避障，并直接输出预测的转向指令，包括左转，右转和直线行驶. 通过训练曲线，特征可视化和样本测试来分析网络训练结果. 同时，测试了模型的泛化能力以验证模型的有效性. （3）将训练后的神经网络模型移植到移动机器人平台上. 通过构建ROS_Caffe，将经过训练的深度学习模型与机器人操作系统（ROS）结合在一起，从而可以高效，快速地实现深度学习与机器人软硬件之间的连接. 同时，构建了Web侧界面，可通过远程浏览器实时查看网络输入图像和模型预测输出. 另外，通过实际场景测试，通过训练模型对机器人观察到的环境信息进行计算和处理，可以更好地输出预测指令，可以规划合理的避障路线，成功率更高. 在实验中避免. 此外，在其他障碍物上的测试实验证明本文训练的模型具有一定的泛化能力.

[学位授予单位]: 长春科技大学

[学位]: 硕士

[学位奖]: 2018

[分类号]: TP242

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