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文檔簡(jiǎn)介
1、識(shí)別周圍環(huán)境的可通行性是移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃的關(guān)鍵問題,不僅需要識(shí)別前方的可通行區(qū)域,也要對(duì)其它方向的可通行區(qū)域做出判別。本文結(jié)合雙目視覺系統(tǒng)的視差信息和全向視覺系統(tǒng)的全景圖像信息,提出了基于混合視覺系統(tǒng)的360°環(huán)境可通行區(qū)域識(shí)別方法,為實(shí)現(xiàn)機(jī)器人在復(fù)雜戶外環(huán)境下的自主運(yùn)行奠定了基礎(chǔ)。
首先,根據(jù)自主識(shí)別前方可通行區(qū)域的需求,選擇了 Bumblebee雙目視覺系統(tǒng)。針對(duì)全向視覺系統(tǒng)的參數(shù)標(biāo)定問題,選擇了雙曲線型反射鏡面與 Pr
2、osilica攝像機(jī)組成全向視覺系統(tǒng)。為了使混合視覺系統(tǒng)得到較大的共同視場(chǎng),將雙目視覺系統(tǒng)置于全向視覺系統(tǒng)前方,一并搭載于全向移動(dòng)機(jī)器人平臺(tái)上。
其次,通過ELAS匹配算法得出雙目視覺的視差信息,基于U-V視差算法實(shí)現(xiàn)機(jī)器人前方可通行區(qū)域的識(shí)別。為了將識(shí)別結(jié)果映射到全景圖像中,本文提出了基于坐標(biāo)轉(zhuǎn)換的圖像映射方法,引入世界坐標(biāo)系為媒介,建立左圖像坐標(biāo)系到全景圖像坐標(biāo)系的映射模型。并通過相應(yīng)的 MATLAB標(biāo)定工具箱計(jì)算出模型參
3、數(shù)。
再次,本文選擇了SVM算法在全景圖像中以前方可通行區(qū)域和不可通行區(qū)域的特征和標(biāo)簽為樣本進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)。為了提高算法效率,本文先通過 Preemptive SLIC算法對(duì)圖像進(jìn)行超像素分割,進(jìn)而分別基于LBP和WLD兩種局部紋理特征進(jìn)行訓(xùn)練分類,識(shí)別周圍360°環(huán)境的可通行區(qū)域。
最后,在戶外校園環(huán)境中開展了一系列的實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明,本文提出的方法有效擴(kuò)大了機(jī)器人對(duì)可通行區(qū)域的識(shí)別范圍,為機(jī)器人的路徑規(guī)劃能力提供了更
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