[发明专利]基于视觉恐惧反应脑机制的应急避障方法有效
| 申请号: | 201611059266.9 | 申请日: | 2016-11-25 |
| 公开(公告)号: | CN106815550B | 公开(公告)日: | 2020-02-07 |
| 发明(设计)人: | 赵菲菲;孔庆群;曾毅;白俊 | 申请(专利权)人: | 中国科学院自动化研究所 |
| 主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/32;G06K9/62 |
| 代理公司: | 11482 北京瀚仁知识产权代理事务所(普通合伙) | 代理人: | 宋宝库 |
| 地址: | 100080 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 基于 视觉 恐惧 反应 机制 应急 方法 | ||
1.一种基于视觉恐惧反应脑机制的应急避障方法,其特征在于,所述方法包括:
获取图像序列;
基于视网膜信息处理机制,检测所述图像序列中障碍物的运动方向和运动速度;
基于所述障碍物的所述运动方向和所述运动速度,根据PV+神经元信息处理机制,进行逼近式运动检测,得到逼近式运动响应;
基于所述逼近式运动响应,根据丘脑枕信息处理机制,确定最危险区域;
对所述最危险的区域做出应急避障行为;
其中,所述基于所述障碍物的所述运动方向和所述运动速度,根据PV+神经元信息处理机制,进行逼近式运动检测,得到逼近式运动响应,具体包括:
计算所述图像序列中所有特征点运动方向的平均值;
根据所述平均值计算所述特征点运动方向的方差;
基于方差,根据下式计算逼近式运动响应函数:
所述G(d0)表示所述逼近式运动响应函数;所述d0表示所述特征点运动方向的所述方差;
所述基于逼近式响应,根据丘脑枕信息处理机制,确定最危险区域,具体包括:
针对具有逼近式运动的特征点进行聚类,得到潜在危险障碍物;
确定所述潜在危险障碍物的危险性;
将所述危险性的最大值确定为所述最危险区域;
所述针对具有逼近式运动的特征点进行聚类,得到潜在危险障碍物,具体包括:
针对所述具有逼近式运动的特征点,计算其邻域内特征点的数量,如果该数量大于数量阈值,则将所述具有逼近式运动的特征点确定为潜在危险区域核心点;
以所述潜在危险区域核心点为中心进行聚类,计算潜在危险区域;
当所有的所述特征点都被聚类或剩余的所述特征点的数量小于聚类阈值,则将聚类的类别数确定为所述潜在危险障碍物;
所述以所述潜在危险区域核心点为中心进行聚类,计算潜在危险区域,具体包括:
步骤1:以所述潜在危险区域核心点为种子点,将与所述种子点欧氏距离小于距离阈值的特征点确定为所述种子点的临近可达点,并将所述种子点和所述临近可达点构成核心点群;
步骤2:将与所述核心点群欧氏距离小于距离阈值的特征点确定为新的临近可达点,并将所述新的临近可达点加入到所述核心点群中;
步骤3:重复步骤1和步骤2,直至无新的临近可达点加入到所述核心点群中;
步骤4:将步骤3得到的核心点群确定为所述潜在危险区域;
所述确定所述潜在危险障碍物的危险性具体包括:
将图像中组成物体的特征点的运动距离的平均值确定为所述物体的运动速度;
基于所述物体的运动速度,并根据下式计算所述潜在危险障碍物的危险性:
其中,所述s(x,y,v)表示所述潜在危险障碍物的危险性;所述o(x,y)表示全部特征点;所述α表示加权系数;所述β表示加权系数;所述x表示组成所述物体的全部特征点横坐标的集合;所述y表示组成所述物体的全部特征点纵坐标的集合;所述v表示物体的运动速度。
2.根据权利要求1所述的应急避障方法,其特征在于,所述基于视网膜信息处理机制,检测所述图像序列中障碍物的运动方向和运动速度,具体包括:
获取所述图像序列中显著度高的特征点;
计算所述特征点的运动方向和运动速度,得到所述图像序列中障碍物的运动方向和运动速度。
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