摘要：语义分割是智能机器人由感知智能迈向认知智能的重要基础,当前针对点云数据的语义分割方法存在实时性差、精度低等现象。本文系统分析了点云经球面投影所得的距离图像与自然图像的差异,为基于距离图像的实时语义分割网络设计提供了思路。通过分析发现,距离图像具有强空间相关性的特点,将强空间相关性与注意力机制相结合,提出基于空间注意力机制下的LiDAR点云实时语义分割方法SANet。该方法能够高效地聚合空间分布特征与上下文特征,且模型参数量较少,满足实时性的要求。在SemanticKITTI数据集上的试验表明,与其他优秀算法相比,SANet兼顾了实时性与准确性,显著提高了LiDAR点云语义分割的精度,可为自动驾驶及其他机器人应用领域提供辅助支撑。

摘要：为了避免或减少自然光线的干扰,该文设计了一种用于苹果采摘机器人的激光视觉系统。基于飞行时间原理的LMS211激光测距仪可对目标距离进行测量,具有精度高、响应速度快等优点;研制的直线运动单元可自由调整其滑台的移动速度和行程,用来协助测距仪完成对目标场景的三维扫描。试验结果表明:在一定测量范围内,扫描数据能较理想地反映果实的曲面特性,选择合适的水平分辨率可提高数据的成像效果,生成的距离图像易于解析果实、枝叶的空间几何特性及相互间的层次关系,且效果不受光线变化的影响。该系统为后期果实的识别研究提供参考。

摘要：利用激光成像雷达原理,研制了二维激光扫描装置;包括小距离范围的激光距离图像获取系统和图像采集控制以及成像软件系统,通过通讯接口采集距离值,把距离值转换成灰度图像,再处理为彩色图像。试验结果表明,该系统能满足初步设计要求。