自主移動機(jī)器人視覺系統(tǒng)的研究.pdf

1、移動機(jī)器人研究是機(jī)器人學(xué)中的一個重要分支。目前，隨著機(jī)器人技術(shù)的不斷進(jìn)步，移動機(jī)器人的應(yīng)用領(lǐng)域越來越廣泛，其重要發(fā)展方向是全自主化，即自主導(dǎo)航、自主避障和自主定位。而其前提是機(jī)器人視覺技術(shù)的發(fā)展，因此移動機(jī)器人的視覺技術(shù)是當(dāng)前機(jī)器人領(lǐng)域研究的一個熱點。 本文利用安裝在移動機(jī)器人上的雙攝像機(jī)拍攝圖像，為了提高運(yùn)算速度采用基于移位運(yùn)算的灰度變換方法得到原始圖像的灰度值?？紤]到圖像邊緣走向的像素變換平緩，而垂直于邊緣走向的像素變化劇烈

2、，通過比較，本文采用擴(kuò)展Robert算子的邊緣檢測方法先檢測圖像中的邊緣點，再利用改進(jìn)的Hough變換直線擬合方法按一定策略連接成輪廓，從而構(gòu)成邊緣圖像達(dá)到圖像的采集和預(yù)處理。 雙目立體視覺系統(tǒng)的攝像機(jī)標(biāo)定以及確定機(jī)器人在三維工作環(huán)境中相對于全局坐標(biāo)的位姿是本文的研究重點。從圖像中恢復(fù)物體的三維信息，必須已知空間坐標(biāo)系中的物體點與它在圖像平面上像點之間的對應(yīng)關(guān)系，而這個對應(yīng)關(guān)系由攝像機(jī)的位置、屬性參數(shù)和成像模型所決定。因此必須對

3、攝像機(jī)進(jìn)行標(biāo)定。傳統(tǒng)的標(biāo)定方法需要建立復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型，計算量大，實時性不好。針對以上缺陷本文采用人工智能的方法提出了一種基于徑向基函數(shù)（RBF）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雙目攝像機(jī)標(biāo)定方法，準(zhǔn)確的建立了雙目視覺中三維空間物點坐標(biāo)和兩個攝像機(jī)坐標(biāo)間的關(guān)系，并具有重建速度快，運(yùn)算精度高等優(yōu)點。通過仿真實驗，證明該方法操作簡便，具有較高的精度和較好的魯棒性。 定位作為移動機(jī)器人導(dǎo)航最基本環(huán)節(jié)。本文在比例策略的基礎(chǔ)上，應(yīng)用人工智能方法來指導(dǎo)低價格的伺服