變電站巡檢機器人雙目立體視覺關鍵技術研究.pdf

1、為了實現(xiàn)變電站巡檢的智能化，人們試圖研制出適用于電力系統(tǒng)的具有環(huán)境感知與信息處理能力的智能巡檢機器人。如何快速準確地感知機器人行駛環(huán)境一直是人工智能領域的研究熱點，但是，在圖像信息的龐大，視覺導航的實時性、定位及三維重建方面還面臨不少難題。目前，雙目立體視覺技術是最接近于動物視覺系統(tǒng)的三維視覺信息感知技術，其目的是通過二維圖像信息處理使機器視覺具有認知三維環(huán)境的能力。本文以智能巡檢機器人的雙目立體視覺系統(tǒng)為研究對象，深入探討了二維圖像信

2、息與對應環(huán)境深度信息的關系，詳細分析了雙目立體視覺模型參數(shù)的標定、雙目視差估計，同時對基于視覺導航的機器人環(huán)境感知及三維重建技術進行了研究。
　　首先，論文介紹了單攝像機的線性透視投影模型以及考慮徑向和切向偏差的非線性透視投影模型；分析了根據(jù)雙目立體視覺視差，采用三角法獲取獲得環(huán)境深度信息的理論依據(jù)；闡明了基于雙目立體視覺成像過程的攝像機系統(tǒng)光學成像數(shù)據(jù)在不同坐標系之間的變換關系。進而，構建了通用的雙目立體視覺系統(tǒng)模型，詳細推導了

3、左右攝像機坐標變換關系，并對雙目立體視覺極線幾何模型及極線校正技術進行了充分探究。
　　論文詳細分析了攝像機標定過程，在此基礎上，討論了透鏡畸變產(chǎn)生的影響并對標定結果進行校正，設計并編寫了基于開放計算機視覺函數(shù)庫OpenCV的攝像機標定程序并對其進行仿真測試。通過對四組不同類型的棋盤格圖像進行測試，對攝像機的標定結果進行投影誤差、標定精度以及極線校正分析，驗證了所設計的程序可以對雙目立體視覺攝像機進行準確標定。
　　論文深入

4、研究了視差估計方法，通過分析視差點及其鄰域的灰度特性，提出了一種分類假設驗證和Levenberg-Marquardt(LM)算法相結合的方法，并采用動態(tài)規(guī)劃算法獲得用于曲線擬合的最佳視差點集。針對立體視差圖產(chǎn)生過程中所出現(xiàn)的遮擋問題及單純運用動態(tài)規(guī)劃算法進行立體匹配時產(chǎn)生的條紋狀瑕疵的問題，基于立體視覺匹配的基本理論，提出了一種基于分段拋物線擬合的立體匹配算法，通過利用分段直線擬合出最佳視差函數(shù)，以提高視差估計的準確性，進而利用視差函數(shù)

5、與深度函數(shù)的關系，利用分段拋物線擬合出深度函數(shù)。通過利用Middlebury提供的標準圖像對對所提算法進行測試，結果表明所提算法運算效率高并且誤匹配率也滿足實際應用要求。
　　為了進一步改善雙目立體視覺立體匹配的效果，論文深入研究了網(wǎng)絡的最大流最小割全局尋優(yōu)算法的基本原理，并將其引入立體圖像匹配優(yōu)化，提出了網(wǎng)絡最大流最小割的立體圖像匹配算法。所提算法利用視差標號方式建立網(wǎng)絡，通過用像素的差分距離代替平滑項，以降低算法的計算量，實現(xiàn)

6、了能量函數(shù)的極線最優(yōu)求解，進而實現(xiàn)了將最大流最小割尋優(yōu)算法運用到雙目立體圖像的匹配中。通過利用國際標準數(shù)據(jù)對提出的算法進行了測試，并通過誤差分析將其與基于拋物線擬合的立體匹配算法進行了比較，結果表明，基于最大流最小割全局尋優(yōu)算法擁有優(yōu)于基于分段拋物線擬合匹配算法的匹配性能。
　　此外，在提高機器人視覺導航系統(tǒng)的魯棒性和實時性方面，論文通過采取對數(shù)字圖像進行預處理技術的方式進行濾波去噪、邊緣增強以及特征提取等。通過對立體匹配之前的二