变电站巡检机器人避障方法研究与应用

为提升变电站巡检机器人的导航避障能力,将深度学习技术应用于变电站场景识别中,提出了一种基于深度卷积神经网络的避障方法.该方法联合图像分类和语义分割两个分支来共同辅助机器人导航避障,分类分支通过获取图像全局信息,保证机器人正确行驶方向;而语义分割支路则根据图像局部信息以及机器人前方目标类别,指导机器人准确避障.实验结果表明,避障方法可以高效地对图像进行分类和分割,同时,在实际变电站环境中,该方法也能为巡检机器人提供有效的避障信息,实现实时自主避障.     

变电站巡检机器人道路语义分割方法及其应用

为提升变电站巡检机器人对道路场景的识别理解能力,将深度学习技术应用于变电站巡检机器人中,提出了一种适用于变电站道路场景的全卷积语义分割网络。该网络借鉴ENet编码结构提取图像特征,同时融入多种解码结构来获取更多有效特征,恢复图像目标信息。同时,针对巡检机器人以及变电站道路特点,将语义分割结果转化为机器人前方目标信息以及机器人偏离情况信息,辅助机器人导航避障。实验结果表明:所提出的网络有效地提升了图像分割精度,并能较好地适应于实际变电站环境中。研究结果为机器人提供了有效的道路场景信息,辅助机器人导航避障。