一种用于地面感知目标检测与位置估计的嵌入式单目视觉方法
机器人学
2022-07-21 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
在 RoboCup 小型组联赛 (SSL) 中，鼓励各队提出仅利用嵌入式传感信息在 SSL 场地内执行基本足球任务的解决方案。因此，本工作提出了一种用于检测足球场地内目标并估计相对位置的嵌入式单目视觉方法。通过假设目标位于地面上且机载相机在机器人上的位置固定，利用了来自环境先验知识。我们在 NVIDIA Jetson Nano 上实现了所提方法，并采用 SSD MobileNet v2 进行 2D 目标检测，结合 TensorRT 优化，可检测球、机器人和球门，最远距离达 3.5 米。球定位评估表明，对于距离机载相机小于 1 米的位置，所提方案以 14.37 毫米的均方根误差超越了当前使用的 SSL 视觉系统。此外，所提方法以平均每秒 30 帧的处理速度实现了实时性能。
引用
@article{arxiv.2207.09851,
title = {An Embedded Monocular Vision Approach for Ground-Aware Objects Detection and Position Estimation},
author = {João G. Melo and Edna Barros},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.09851},
year = {2022}
}
备注
12 pages, 5 figures, submitted to RoboCup Symposium 2022