基于低負載運算平臺的雙目視覺導航技術(shù)研究.pdf

1、立體視覺技術(shù)是智能機器人技術(shù)研究中最為重要的分支之一，是智能機器人技術(shù)發(fā)展的重要標志。雙目立體視覺是通過提取同一場景的兩幅圖像，進行分析、識別、匹配和解釋的過程。主要包括：雙目視覺系統(tǒng)配置，攝像機標定，圖像區(qū)域分割，特征提取，立體匹配以及三維重建。目前，立體視覺實現(xiàn)障礙物檢測主要面臨兩個難點，一是對應點的匹配精度以及匹配算法的問題，二是計算復雜度造成圖像無法實時處理的問題。本文正是從此問題出發(fā)，對于低負載運算平臺下的雙目視覺導航方法進行

2、了研究與改進。其主要研究內(nèi)容及創(chuàng)新點包括：
　　 1.對雙目視覺系統(tǒng)模型及系統(tǒng)配置方法進行了具體分析，得到了雙目視覺系統(tǒng)對目標點的三維解算方案，以及系統(tǒng)響應距離，角分辨率及公共視場區(qū)域等重要參數(shù)。
　　 2.針對移動機器人視覺系統(tǒng)的實時性及精度要求，采用Zhang's平面標定方法并利用OpenCV完成了攝像機的在線標定工作，標定得到內(nèi)外參數(shù)后通過對標定板進行正向投影變換，比較所得值與實際值的誤差，實驗表明，標定精度完全滿

3、足移動機器人的導航需要。
　　 3.針對計算機視覺系統(tǒng)在低負載運算平臺下的應用，提出了基于圖像加權(quán)像素平均降晰、區(qū)域與特征相結(jié)合的圖像快速匹配方法，該算法首先利用加權(quán)像素平均算法獲取降晰后的圖像，然后提取疑似目標區(qū)域，進行區(qū)域匹配，最后進行圖像的分級特征匹配。該算法解決了已有圖像匹配算法處理數(shù)據(jù)量大、計算較為復雜，在具體應用中可能無法滿足圖像匹配實時性的問題。實驗表明，該算法與已有的圖像特征點匹配算法相比，執(zhí)行時間縮短了約80％