8、基于卷积神经网络的超快激光雷达场景分析与机器人足球实时目标检测研究

基于卷积神经网络的超快激光雷达场景分析与机器人足球实时目标检测研究

在当今的科技领域，目标检测技术在机器人感知和场景分析中扮演着至关重要的角色。本文将介绍两种不同但相关的目标检测方法，一种是基于卷积神经网络的超快激光雷达场景分析方法，另一种是适用于机器人足球比赛的实时、低资源端到端目标检测管道。

激光雷达场景分析

数据标注

激光雷达数据标注是构建有效检测模型的基础。对于每个一维激光雷达样本，需要将其转换为二维地图。具体转换公式如下：
- (x = \cos(\theta) * d)
- (y = \sin(\theta) * d)

其中，(d) 是测量距离，(\theta) 是测量角度，((x, y)) 是障碍物在机器人坐标系中的笛卡尔位置。创建地图后，手动选择对象类别，并将笛卡尔地图坐标转换回极坐标，以便在一维信号中标记特定点。逆变换公式为：
- (d = \sqrt{x^2 + y^2})
- (\theta = 2 \arctan(\frac{y}{x + d}))

对于每个激光雷达样本，重复此过程。每次对样本进行标注后，会创建一个 XML 文件，其中包含每个对象的距离、角度和类别名称。标注过程完成后，会生成一个新的数据集，其中包含一个唯一的 .txt 文件，包含激光雷达一维数据，以及对应的用于标签的 .xml 文件。

模型训练

FLA - CNN 模型在自定义数据集上从头开始训练。训练过程中，通过最小化损失函数来优化模型预测。损失函数的表达式如下：
[
\begin{align }
loss &=