用于機器人定位導(dǎo)航的樹木檢測算法研究.pdf

1、移動機器人的定位導(dǎo)航（SLAM），是機器人實現(xiàn)自主作業(yè)及其他特定功能的前提，因而具有重要意義且富有挑戰(zhàn)性。SLAM的目的是通過傳感器等環(huán)境感知系統(tǒng)及相關(guān)的數(shù)據(jù)處理方法建立環(huán)境地圖，而路標(biāo)的選擇與檢測是其中至關(guān)重要的工作。當(dāng)機器人處于戶外、甚至叢林環(huán)境中，樹木往往成為路標(biāo)。本文針對應(yīng)用于存在樹木的非結(jié)構(gòu)化環(huán)境中的移動機器人，研究了用于機器人定位導(dǎo)航的樹木檢測算法，以期為基于視覺的SLAM路標(biāo)識別奠定一定的基礎(chǔ)。本文的主要研究工作如下:

2、r>　　 1)環(huán)境分類方法:針對自下而上和自上而下兩種視覺環(huán)境分類方法的優(yōu)勢和不足，提出一種新的環(huán)境分類算法。該算法主要通過可操縱金字塔濾波獲得特征向量，然后通過此特征向量來訓(xùn)練幾何分類器，用訓(xùn)練好的分類器對環(huán)境進行分類，為更好地選擇路標(biāo)及識別奠定了基礎(chǔ)。
　　 2)基于外觀的的樹木檢測算法:首先提出一種顏色紋理融合的檢測算法，該算法通過將顏色特征和紋理特征進行融合生成新的特征向量，利用該特征向量對分類器進行訓(xùn)練，并用訓(xùn)練好的

3、分類器對待檢測的圖像進行分類，從而進一步實現(xiàn)樹木的識別;其次嘗試用亮度代替顏色來提高運行速度，將亮度特征和紋理特征融合進行目標(biāo)檢測;最后運用區(qū)域合并的原理對樹木進行檢測。對以上算法進行實驗，驗證了算法的性能。
　　 3)基于結(jié)構(gòu)的樹木檢測算法:在充分研究和分析了基于外觀的樹木檢測的結(jié)果后，提出一種基于結(jié)構(gòu)的樹木檢測算法，該算法通過檢測樹木的輪廓線，并采用一系列的輪廓線篩選工作，去除非樹木輪廓線，最終實現(xiàn)對樹木的檢測和跟蹤。通過M