基于 RGB-D 语义分割的小型障碍物避让
计算机视觉与模式识别
2019-09-02 v1
摘要
本文提出一种新颖的装备 RGB-D 传感器的道路机器人障碍物避让系统，该传感器捕获其前进方向的场景。该系统的目的是使道路机器人自主且持续地运动而不发生任何碰撞，即便面对常被现有方案遗漏的小型障碍物。对于每幅输入 RGB-D 图像，系统使用一种新的两阶段语义分割网络，随后进行形态学处理，以生成包含道路与障碍物的精确语义图。基于该图，应用局部路径规划以避免可能的碰撞。此外，采用光流监督与运动模糊增强训练方案以改善相邻帧间的时间一致性，并克服相机抖动引起的干扰。开展了多种实验以表明所提架构在室内与室外场景下均获得高性能。
引用
@article{arxiv.1908.11675,
title = {Small Obstacle Avoidance Based on RGB-D Semantic Segmentation},
author = {Minjie Hua and Yibing Nan and Shiguo Lian},
journal= {arXiv preprint arXiv:1908.11675},
year = {2019}
}
备注
Accepted by CVRSUAD 2019 (ICCV Workshop)