杨必胜-无人系统自主协同三维信息获取.pdf

1、无人系统自主协同三维信息获取杨必胜、陈 驰、孙上哲（汇报人）武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室2023年6月28日无人系统成为推动国家经济发展、深地深空探测、军事等应用场景的重要力量2023年习近平总书记视察广汽研究院“中国将机器人纳入国家科技创新的优先重点领域，推动机器人科技研发和产业化进程，使机器人科技及其产品更好为推动发展、造福人民服务。”习近平总书记致世界机器人大会的贺信习近平总书记了解企业突破关键核心技术和推动制造业高端化、智能化、绿色化等进展情况。“关键核心技术要立足自主研发，也欢迎国际合作。要加强教育和人才培养，夯实科技自立自强根基。”习近平总书记视察广汽研究院 习近平总书记

2、指出，随着信息化、工业化不断融合，以机器人科技为代表的智能产业蓬勃兴起，成为现时代科技创新的一个重要标志。“十四五”机器人产业发展规划新闻发布会智能驾驶公共服务物流运输无人作战深空探测基础设施巡检01研究背景及意义：重大需求异构协同无人系统是应对复杂空间多样性挑战的必由之路视野单一，感知范围受限，感知能力不足多视角探测，全面感知、跨域多平台协同无人系统是第一种集采集与感知、定位与制图、决策与控制等功能于一体的智能系统。水-陆-空-地下-深空多类复杂空间环境存在多要素耦合、多维度约束的特性，单一无人系统难以有效克服复杂环境多样性挑战。单一无人系统平台异构协同多无人系统平台01研究背景及意义：重大

3、需求多栖异构协同无人集群具有全面感知、全域响应、精准认知、自主协同、高效机动的优势可以实现多个平台之间功能的互补、效能的倍增多栖异构协同无人系统多栖异构协同无人系统是由多栖平台、任务载荷、控制系统及天-空-地-水信息网络等组成的一个综合系统无人潜航器无人船无人机无人车智能感知与制图终端通讯链路01研究背景及意义：重大需求201820202022 无人化探测是跨域空间探索的必由途径，也是国际研究前沿 GNSS拒止空间高效探测与制图是亟需攻克的前沿科学问题和工程技术难题 面临全面感知、精准认知与自主协同等技术瓶颈NASA JPL 火星洞穴探测DARPA SubT地下挑战赛跨域空间环境复杂多变、尺度

4、不一、目标众多，难以实时探测无人集群探测研究数量攀升MAV集群(Science Robotics,2022)仿细胞集群机器人(Nature,2019)祝融号着陆(中国航天,2021)中国国际月球科研站02学术前沿与难题主要创新技术路线技术指标面临挑战由于物体之间的遮挡和LiDAR传感器扫描角度变化，LiDAR无法获取完整的目标表面点云。现有点云3D目标检测方法都是通过强制分类和回归中心点来得到检测框，而中心点周围是不存在点云数据，这限制了现有方法的检测精度。取得ONCE数据集上单阶段单帧点云检测精度排名第一 角点辅助模型可以作为插件的形式助力其他模型提升精度，精度最高可提升14.23%。提出一

5、种自适应的角点分类方法；提出一种角点检测辅助模块，并且可以作为插件用于其他网络中，即插即用。针对不完整的表面点云，CG-SSD方法提出了一种角点检测辅助的3D目标检测方法。在进行目标检测前，首先检测出目标的角点位置，再将角点的信息附加给网络学习的特征并送入检测头，得到最终的检测结果。03全面感知与精准认知:CG-SSD 角点监督目标感知主要创新技术路线面临挑战场景小目标众多，遮挡严重，MaskRCNN，ViT等方法检测效果不佳视角多变、尺度差异明显、训练标注受限提出了一种融合坐标和通道信息的注意力机制，用于改善尺度、方向改变造成的定位精度降低。构建了级联检测网络(CC-YOLO)，在第一级检测

6、感兴趣区域(PC-RoIs)，在第二级网络中检测小尺度对象部件。技术指标 电力场景中，与SOTA(TPH-YOLO)相比,小尺度部件提升6.1%AP,绝缘子爆片类别显著提升8.9%APa)TPH-YOLOb)CC-YOLO结果c)CC-YOLO热点图03全面感知与精准认知：CC-YOLO 空间语义引导的微小目标检测技术指标现有低线数激光雷达点云超分辨率深度学习方法效果有待提升现有的从低线数激光雷达点云超分辨率研究没有考虑场景的几何语义，从而导致下游子任务(如SLAM)的超分辨率点优化不足。面临挑战主要创新 CG-LSR神经网络将超分辨率点的MAE降低了12.4%，降至0.177m。SGSR-N