基于CNN的機器人環境點云分類研究

熊治國 周恒旭 馮煜升

本文引用格式：熊治國，周恒旭，馮煜升.基于CNN的機器人環境點云分類研究[J].自動化與信息工程，2023，44（2）：16-21.

XIONG Zhiguo， ZHOU Hengxu，?FENG Yusheng. Research on point cloud classification of robot environment based on CNN[J]. Automation & Information Engineering， 2023，44（2）：16-21.

摘要：為解決目前三維點云識別算法存在訓練模型計算量較大、算法網絡結構復雜的問題，進行基于卷積神經網絡（CNN）的機器人環境點云分類研究。首先，在機器人仿真環境中搭建家庭相關物品模擬服務場景，并使用模擬三維激光雷達生成環境點云；然后，將環境點云聚類分割出單個物體的點云簇；接著，利用二維投影法將三維點云數據轉化為二維圖像信息；最后，利用數據增強技術擴展數據集，并結合改進的LeNet-5卷積神經網絡訓練識別模型，得到相較于經典的LeNet-5模型更高的精度。實驗結果表明，將環境點云先分割成單個物體，再進行分類識別是可行的，并具有一定的應用價值。

關鍵詞：機器人環境理解；激光點云；數據增強；卷積神經網絡；物體分類

中圖分類號：TP242??????????????文獻標志碼：A??????????文章編號：1674-2605（2023）02-0004-06

DOI：10.3969/j.issn.1674-2605.2023.02.004

Research on Point Cloud Classification of Robot Environment Based on CNN

XIONG Zhiguo??ZHOU Hengxu??FENG Yusheng

（School of Aviation， Beijing Institute of Technology，?Zhuhai 519000，?China）

Abstract：?To solve the problems of large training model computation and complex algorithm network structure in current 3D point cloud recognition algorithms， a research on point cloud classification in robot environments based on convolutional neural networks （CNN） is conducted. Firstly， build a simulation service scenario for household related items in a robot simulation environment， and use a simulated 3D LiDAR to generate environmental point clouds; Then， the environmental point cloud is clustered and segmented into point cloud clusters of individual objects; Next， the 2D projection method is used to convert the 3D point cloud data into 2D image information; Finally， by utilizing data augmentation technology to expand the dataset and combining it with the improved LeNet-5 convolutional neural network to train the recognition model， higher accuracy was obtained compared to the classic LeNet-5 model. The experimental results indicate that it is feasible to segment the environmental point cloud into a single object before recognition， and it has certain application value.

Keywords： robot environment understanding; laser point cloud; data enhancement; convolutional neural network; object classification

0 引言

復合機器人對周圍環境的理解是實現智能化的基礎，也是實現其他高級功能的前提條件。智能復合機器人需要傳感器加持來實現具體功能，如PR2機器人利用二維激光雷達（light detection and ranging， LiDAR）實現即時定位與地圖構建（simultaneous localization and mapping， SLAM）；利用深度攝像頭

實現物體檢測^[1]等。基于LiDAR的機器人成像系統廣泛應用于視覺測量、檢測、分類識別、引導和自動化裝配等領域^[2]。在利用LiDAR進行機械臂避障的過程中^[3]，三維環境信息經地面分割、體素網格濾波、點云語義分割和包圍盒提取后，可得到完整的避障所需信息，同時分割后的點云簇具有分類識別物體的特征信息。

近些年，利用深度學習進行點云處理和物體識別成為研究熱點^[4-6]，主要分為基于點云圖的算法和基于鳥瞰圖的算法2大類。其中，基于點云圖的算法結合卷積神經網絡（convolutional neural network， CNN）提出一種在三維空間中與點云順序無關的算子^[7]。文獻[8]將CNN用于三維體素化后的點云匹配，證明深度學習具有較強的點云特征提取能力。文獻[9]利用深度學習進行3D點云的目標檢測，但對遠距離稀疏點云的檢測效果不佳。文獻[10]利用圖卷積網絡對點云數據進行分類，在標準數據集上取得良好的效果，但模型較為復雜，需要大量調試網絡參數。文獻[11]提出一種融合CNN和多重參考系模型（multiple reference frame， MRF）的點云分割方法，操作復雜?；邙B瞰圖的算法先將點云數據轉換為鳥瞰圖，再利用RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN、YOLO和SSD等算法^[12-18]進行目標檢測。

綜上所述，一方面，使用大型深度學習網絡直接處理點云或點云鳥瞰圖時，對數據集和算力的要求較高，部署階段需壓縮模型?？紤]到二維圖像的深度學習算法更加成熟穩定，較小的網絡結構也能實現良好的識別效果，且家庭服務場景中的物體種類有限，故先將單個物體的三維點云簇通過不同角度投影得到多角度圖像，再進行深度學習構建物體分類識別模型是一種可行的策略。相較于輸入完整的點云，點云投影圖像可靈活地進行分類處理，通用性強。另一方面，因為二維圖像不含景深信息，若僅使用二維圖像需要大量訓練才能實現語義理解。若利用三維雷達獲取點云數據，經過處理形成單個物體的點云簇^[3]，可避免從單一視角理解復雜景深環境信息的特點，解決不同景深下的物體相互遮擋造成的語義理解難題。

本文針對復合機器人對家庭服務場景存在的理解難題，首先，基于前期工作^[3]將仿真環境中家庭服務場景的點云處理成單個物體的點云簇，并通過投影法將物體的三維圖像轉化為二維圖像；然后，利用數據增強技術擴充圖像數據形成數據集；最后，利用數據集對卷積神經網絡模型進行訓練，并通過不斷調整網絡參數來提高準確率，從而達到準確分類識別物體的效果。

1 場景搭建和物體點云獲取

本文通過CoppeliaSim機器人仿真軟件進行智能復合機器人的家庭服務場景搭建。家庭服務場景為常見的室內非結構場景，主要包括衣柜、沙發、椅子、盆栽、桌子、人等6類，如圖1所示。

為獲取家庭服務場景的激光點云數據，在仿真環境中采用模擬的VLP-16三維激光雷達傳感器插件進行仿真，利用CoppeliaSim的遠程API與Python通信，獲取復合機器人三維激光雷達的點云單幀數據，并保存為.ply格式文件，經MATLAB可視化后如圖2所示。

2 數據集制作

利用文獻[3]的方法，在包含各類物體的環境點云基礎上，首先，利用基于橫截面積的算法對環境點云數據進行地面分割，將大面積的地面點云分離，避免聚類時出現干擾；然后，采用體素網格濾波算法對環境點云進行壓縮，以減少點云數據量，便于后續算法聚類；最后，采用改進的基于密度的噪聲應用空間聚類（density-based spatial clustering of applications with noise， DBSCAN）算法對分割壓縮后的環境點云進行單個物體點云的聚類分割，將家庭服務場景的單幀點云數據聚類分割成6個點云簇，即6個不同類別物體，其中人的點云簇如圖3所示。

通過不同角度將6類物體的三維點云簇投影，每類物體獲得80幅二維投影圖像。由每類物體80幅圖像形成的數據集數據數量較少，訓練的識別模型魯棒性不強。本文通過縮小放大、旋轉（45°、90°、180°、270°）、像素平移、翻轉（水平、垂直）、明亮度改變和添加噪聲（椒鹽、高斯）等方法對圖像進行數據增強，使1幅圖像衍生出132幅圖像，6類物體的數據集共有63 360幅圖像。數據增強后的人點云投影圖集如圖4所示。

3 卷積神經網絡

物體識別問題可視為分類問題。通過機器學習方法將環境點云分割成單個物體點云，故在物體點云投影圖分類后無需再錨框。通過先驗知識和前期的實驗積累，在經典的LeNet-5卷積神經網絡模型的基礎上設計圖像分類模型，并根據數據集和圖像大小、圖像中物體的分辨率和外觀屬性，調整LeNet-5卷積神經網絡的池化方式、卷積核大小，增大全連接層的神經元個數和層數，如圖5所示。

改進的LeNet-5卷積神經網絡包含3個卷積層、3個池化層、2個全連接層和1個Softmax層。其中，Softmax層用于分類預測。

4 實驗

4.1 算法實施過程

物體分類識別算法流程如圖6所示。

首先，將數據集中的圖像轉換成64×64像素的小圖像，并獲取所有圖像的路徑名，存放到對應的圖像路徑列表中，同時將有圖像的標簽存放到標簽列表中；然后，對圖像路徑列表和標簽列表打亂處理，并將亂序的列表分為2部分，一部分用來訓練，另一部分用來測試；接著，將圖像進行解碼操作，生成圖像batch（批），對訓練變量聲明；最后，將圖像batch輸入到改進的LeNet-5卷積神經網絡進行訓練，保存訓練后的模型。

4.2 評價指標

本文選擇的模型評價指標為誤差損失和精度。誤差損失越低，精度越高，模型性能越佳。

誤差損失采用交叉熵計算，如公式（1）所示。

式中：x為輸入，p為真實分布，q為模型的預測分布。

精度（ACC）是真實標簽值與模型預測值的差的平方和，如公式（2）所示。

式中：y為真實標簽值，為模型預測值。

4.3 模型訓練及對比分析

模型訓練的硬件環境：英特爾I5-8300H處理器、英偉達GTX1050Ti顯卡和500 GB固態內存；軟件環境：Python3.6.5、tensorflow1.8.0、cuda9.0和cudnn7.6.5。訓練參數設置：BATCH_SIZE為32，MAX_STEP為6?000，learning_rate為0.000?001，激活函數為ReLU函數。訓練過程誤差損失的變化如圖7所示。

由圖7可知，在不斷訓練過程中，誤差損失由1.8降低至0.2，說明模型訓練輸出不斷接近真實標簽值。

訓練過程精度的變化如圖8所示。

由圖8可知，在不斷訓練過程中，精度不斷提高，在訓練步數為6 000時，精度接近0.98。

為進一步測試改進的LeNet-5卷積神經網絡性能，將該網絡模型與經典的LeNet-5網絡模型進行對比測試。對比測試采用相同的數據集，設置相同的訓練步數，重復進行3次訓練，誤差損失結果如表1所示，精度結果如表2所示。

由表1可知，2種網絡模型的誤差損失相差不大，平均數值較小，說明2個網絡模型都進行了有效的反饋學習和網絡參數的自動調整。

由表2可知，改進的LeNet-5卷積神經網絡模型相較于經典的LeNet-5模型，精度明顯提升。

編寫Python和GUI界面，載入訓練后的分類模型，使用未經過訓練的圖像作為推理測試。以盆栽植物點云為例，測試效果如圖9所示。

改進的LeNet-5卷積神經網絡模型正確識別了盆栽植物（標簽為zhiwu），置信度為0.905。作為對比，同樣的圖像利用經典的LeNet-5網絡模型進行訓練預測，測試效果如圖10所示。

經典的LeNet-5網絡模型對盆栽植物的置信度為0.449，說明對于點狀成型的特征圖片，經典的LeNet-5模型難以有效分類識別。

5 結論

本文利用改進的LeNet-5卷積神經網絡對單物體點云二維圖像進行分類識別，相較于經典的LeNet-5網絡模型具有更高的精度。同時驗證了卷積神經網絡可用于點云的二維圖像識別，相較于完整的物體直觀圖像信息，物體點云圖像包含物體特征信息較少，識別難度較大，需要改進網絡結構以提高識別精度。本文在研究過程中，使用了數據增強技術對數據進行擴充，提高了訓練模型的魯棒性，為后續復合機器人進行更高級的功能開發提供基礎條件。

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作者簡介：

熊治國，男，1977年生，博士，副教授，主要研究方向：無人機飛行控制。E-mail： xiongzhiguo416@163.com

周恒旭（通信作者），男，1992年生，碩士，助教，主要研究方向：機器人智能控制等。E-mail： 1281859757@qq.com