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1、伴隨機(jī)器人越來(lái)越多地走進(jìn)我們的生活,家庭和辦公環(huán)境中的服務(wù)型機(jī)器人的研究具有越來(lái)越重要的理論意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值,成為機(jī)器人研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)。定位和導(dǎo)航技術(shù)是家庭服務(wù)機(jī)器人研究的關(guān)鍵和基礎(chǔ)。對(duì)于結(jié)構(gòu)化環(huán)境中移動(dòng)機(jī)器人的定位問(wèn)題,要充分發(fā)揮其不同于室外完全未知環(huán)境的環(huán)境優(yōu)勢(shì),利用可獲知的訓(xùn)練學(xué)習(xí)信息,進(jìn)一步提高移動(dòng)機(jī)器人定位的時(shí)間效率和精度。
本論文首先從項(xiàng)目和應(yīng)用前景兩方面分析了論文選題的研究意義。基于對(duì)移動(dòng)機(jī)器人定位技術(shù)和二維碼
2、識(shí)別和定位技術(shù)研究現(xiàn)狀的調(diào)研和分析,本文選取了貼于家居環(huán)境地板上的二維碼作為定位標(biāo)志,并提出了一種基于訓(xùn)練模型的二維碼快速定位和識(shí)別系統(tǒng)。本系統(tǒng)利用通過(guò)識(shí)別二維碼獲得的位置信息和通過(guò)對(duì)旋轉(zhuǎn)角度識(shí)別得到的姿態(tài)估計(jì),來(lái)最終實(shí)現(xiàn)移動(dòng)機(jī)器人的自主定位。
論文圍繞訓(xùn)練學(xué)習(xí)的核心思想提出了貫穿整個(gè)系統(tǒng)的訓(xùn)練學(xué)習(xí)模型,模型包括圖像預(yù)處理訓(xùn)練模型和識(shí)別定位算法訓(xùn)練模型兩大部分。預(yù)處理模型又包括灰度恢復(fù)模型和幾何畸變校正模型。識(shí)別算法訓(xùn)練模型包
3、括二維碼陣列位置訓(xùn)練模型、梯度訓(xùn)練模型和閾值分割及幾何特征訓(xùn)練模型,為算法提供必要的參數(shù)支持,提高算法運(yùn)行效率和精度。
在圖像預(yù)處理部分建立基于訓(xùn)練模型的暗角恢復(fù)模型對(duì)圖像暗角失光現(xiàn)象進(jìn)行補(bǔ)償恢復(fù),使得灰度恢復(fù)算法適應(yīng)不同相機(jī)和環(huán)境的變化?;兂C正模型采用建立畸變矯正表,進(jìn)行快速查表的方法對(duì)攝像機(jī)畸變進(jìn)行矯正。預(yù)處理訓(xùn)練模型確保后期目標(biāo)識(shí)別算法獲得高質(zhì)量、低畸變的圖像輸入,提高定位精度和算法效率。
針對(duì)現(xiàn)在二維碼識(shí)別
4、技術(shù)中普遍存在的算法時(shí)間效率低和一般只針對(duì)單碼識(shí)別的缺點(diǎn),本文給出了兩種基于訓(xùn)練模型的快速二維碼定位識(shí)別算法。第一種算法設(shè)計(jì)了基于訓(xùn)練模型的針對(duì)單一線采樣灰度變化的分類器,使得定位算法運(yùn)行速度實(shí)現(xiàn)了2至3倍的提升。
第二種算法設(shè)計(jì)了基于訓(xùn)練信息的幾何特征評(píng)價(jià)算子,快速識(shí)別探測(cè)塊的位置。目標(biāo)分割的過(guò)程中,在對(duì)大量閾值分割算法實(shí)驗(yàn)分析的基礎(chǔ)上,給出了了一種改進(jìn)的基于訓(xùn)練模型的自適應(yīng)變閾值目標(biāo)分割方法。本算法的運(yùn)行速度較之傳統(tǒng)算法實(shí)
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