公开(公告)号：CN118409587A

公开(公告)日：2024-07-30

申请号：CN202410441536.0

申请日：2024-04-12

Applicant: 重庆大学

Inventor： 陆彬 ,  孙少欣 ,  苏晓杰 ,  于忠良 ,  刘彪 ,  陈康

IPC: G05D1/43 ,  G06V20/40 ,  G06V20/56 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06T7/70 ,  B25J11/00 ,  B25J9/16 ,  G05D1/243 ,  G05D1/65 ,  G05D1/633 ,  G05D1/644 ,  G05D1/247 ,  G05D109/10

Abstract: 本申请提供一种基于车道线检测的巡检机器人行驶决策方法。方法包括：采集巡检机器人在运行过程中的第一道路环境图像，并制作为数据集；利用数据集对基于行锚框选择的深度学习模型进行训练测试，得到权重文件；获取巡检机器人运行过程中采集的待测图像；由深度学习模型基于权重文件，并通过行锚框检测待测图像中的车道线信息；基于每个行锚框中的车道线信息，确定巡检机器人所在道路的两条车道线的第一中心点的位置信息，以及确定待测图像的第二中心点；当第一中心点与第二中心点的横向偏差距离大于预设阈值时，基于横向偏差距离重新规划巡检机器人的路径，以使巡检机器人回到两条车道线的中心部位，如此，有利于提高巡检机器人行驶的安全性。