基于雙目視覺(jué)的移動(dòng)機(jī)器人室內(nèi)導(dǎo)航方法.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)、自動(dòng)化控制工程等學(xué)科的快速發(fā)展，移動(dòng)機(jī)器人在社會(huì)生活的各個(gè)領(lǐng)域中得到越來(lái)越廣泛的應(yīng)用。與此同時(shí)，機(jī)器視覺(jué)與模式識(shí)別技術(shù)不斷進(jìn)步，視覺(jué)傳感器也成為移動(dòng)機(jī)器人研究的熱點(diǎn)，基于視覺(jué)傳感器的機(jī)器人定位導(dǎo)航研究是涉及圖像處理、立體匹配、地圖構(gòu)建和路徑規(guī)劃等多種技術(shù)的新課題。
　　本文以雙目視覺(jué)傳感器在移動(dòng)機(jī)器人定位導(dǎo)航中的應(yīng)用為主要研究?jī)?nèi)容，結(jié)合國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀，分析了機(jī)器人障礙物檢測(cè)、圖像匹配、地圖構(gòu)建以及路徑規(guī)劃等方面存在的一

2、些問(wèn)題，并提出改進(jìn)或創(chuàng)新的解決算法。
　　在機(jī)器人定位導(dǎo)航系統(tǒng)中，障礙物檢測(cè)是機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制的前提和關(guān)鍵環(huán)節(jié)，障礙物檢測(cè)的魯棒性和準(zhǔn)確性決定了整體系統(tǒng)的魯棒性和準(zhǔn)確性。本文針對(duì)環(huán)境光照嚴(yán)重干擾障礙物提取的問(wèn)題，提出了Retinex增強(qiáng)修復(fù)下的二次障礙物提取算法。首先對(duì)獲得的環(huán)境圖像進(jìn)行Retinex圖像增強(qiáng)處理，消除不均勻光照的影響，然后運(yùn)用種子填充算法填充圖像中的路面，分割路面、背景和障礙物，最后對(duì)分割后的圖像進(jìn)行二值化、邊緣檢

3、測(cè)和輪廓提取獲得障礙物的形狀信息和位置信息。在走廊環(huán)境中，本文采用Retinex算法與圖像閾值分割相結(jié)合，穩(wěn)定地提取走廊踢腳線信息，并在此基礎(chǔ)上，完成走廊路面的完整提取。
　　Retinex算法常用于遙感圖像和霧雨天模糊圖像的圖像增強(qiáng)處理，本文采用Retinex算法消除圖像中的光照陰影，取得良好的效果。在對(duì)比和實(shí)驗(yàn)了同態(tài)濾波、光照無(wú)關(guān)圖等方法的陰影消除效果后，本文采用單尺度Retinex算法增強(qiáng)圖像，并對(duì)算法過(guò)程中的高斯模板尺度參

4、數(shù)做了實(shí)驗(yàn)探究;本文對(duì)結(jié)果圖像進(jìn)行線性變換與灰度拉伸的組合操作，顯著縮小了環(huán)境路面點(diǎn)的灰度差異，為下一步圖像分割提供良好的基礎(chǔ)。
　　針對(duì)圖像匹配過(guò)程中圖像掃描范圍大、耗時(shí)長(zhǎng)的問(wèn)題，本文根據(jù)幾何極線約束原理以及機(jī)器人感興趣區(qū)域目標(biāo)最大視差范圍，計(jì)算總結(jié)出最小掃描范圍，將單次匹配時(shí)間縮短到毫秒級(jí)，顯著提高了系統(tǒng)實(shí)時(shí)性。
　　本文采用拓?fù)涞貓D與幾何地圖相結(jié)合的混合地圖形式描述環(huán)境地圖，并采用佛洛依德算法將全局路徑規(guī)劃與拓?fù)涞貓D創(chuàng)

5、建過(guò)程結(jié)合完成，同時(shí)將全局拓?fù)涞貓D劃分為路徑結(jié)點(diǎn)間的局部區(qū)段，完成拓?fù)涞貓D與幾何地圖的連接。在局部區(qū)段避障過(guò)程中，本文將幾何地圖障礙物分層表示，并設(shè)計(jì)應(yīng)變式避障策略，提高機(jī)器人導(dǎo)航應(yīng)變能力。
　　在機(jī)器人定位方面，本文設(shè)計(jì)了紅、白、黑三色的標(biāo)志性幾何人工路標(biāo)，通過(guò)顏色提取、體態(tài)比和密集度特征檢測(cè)等過(guò)程，達(dá)到機(jī)器人快速準(zhǔn)確定位的目的。同時(shí)，人工路標(biāo)也是機(jī)器人導(dǎo)航運(yùn)行過(guò)程中局部區(qū)域劃分的標(biāo)志。通過(guò)簡(jiǎn)單高效的人工路標(biāo)設(shè)計(jì)，本文實(shí)現(xiàn)了機(jī)器