未知環(huán)境下移動(dòng)機(jī)器人視覺的蒙特卡羅定位研究.pdf

1、本文是自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目“未知環(huán)境中移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航控制的理論與方法研究”下的子項(xiàng)目“未知環(huán)境中移動(dòng)機(jī)器人視覺定位”的研究內(nèi)容之一。 機(jī)器人要實(shí)現(xiàn)自主導(dǎo)航，首先就必須確定自身位置。機(jī)器人的精確定位是實(shí)現(xiàn)機(jī)器人導(dǎo)航，尤其是在全局環(huán)境建模的研究中起關(guān)鍵作用的因素。本文將在未知環(huán)境中，以立體視覺為觀測方式，利用蒙特卡羅定位方法對(duì)機(jī)器人進(jìn)行精確定位。其中研究工作將在以下幾個(gè)方面進(jìn)行： l 建立立體視覺模型，用于獲得路標(biāo)的三維深度

2、信息。 2 提出一種在未知環(huán)境中自然路標(biāo)的檢測算法。在未知環(huán)境中，自然路標(biāo)是未知的，沒有先驗(yàn)知識(shí)來指導(dǎo)對(duì)路標(biāo)的檢測與識(shí)別，在本文中，提出了一種基于興趣點(diǎn)聚類的算法來檢測自然路標(biāo)。首先用單攝像機(jī)旋轉(zhuǎn)一定角度拍攝環(huán)境的兩幅圖像，然后用Susan算子提取圖像中的興趣點(diǎn)。根據(jù)極線約束清除圖像中的噪聲或者遮擋的興趣點(diǎn)，利用立體視覺計(jì)算每個(gè)興趣點(diǎn)的視差，接著刪除視差極大和極小的興趣點(diǎn)，保留視差在一定范圍的興趣點(diǎn)。然后根據(jù)距離、視差和顏色三個(gè)

3、特征的相似性度量對(duì)保留的興趣點(diǎn)聚類。把該聚類作為檢測到的自然路標(biāo)特征，并用該特征表示自然路標(biāo)。 3 提出一種自然路標(biāo)的距離、角度不變性表示及識(shí)別方法。在計(jì)算機(jī)視覺中，光照變化的影響對(duì)目標(biāo)的識(shí)別一直是個(gè)難題，而距離、角度變化后的目標(biāo)識(shí)別也是模式識(shí)別的難題。本文提出了用聚類的興趣點(diǎn)間角度差來表示及匹配自然路標(biāo)的算法，降低了光照變化對(duì)自然路標(biāo)的識(shí)別的影響；而且該算法在一定范圍內(nèi)能夠有效解決距離、角度變化后的目標(biāo)識(shí)別問題。 4

4、設(shè)計(jì)了在未知環(huán)境中以立體視覺作為傳感器獲得的信息建立觀測模型的蒙特卡羅定位方法。蒙特卡羅算法與以前的基于概率的定位算法區(qū)別在于采用帶有權(quán)重的隨機(jī)樣本來表示信度，適用于任意噪聲分布，并且明顯降低了存儲(chǔ)量和運(yùn)算量，樣本使機(jī)器人能夠以更高的頻率處理其它傳感器的測量信息。本文中，應(yīng)用立體視覺模型獲得自然路標(biāo)的三維深度信息，以此信息建立蒙特卡羅定位的觀測模型。 理論研究與實(shí)驗(yàn)表明，我們能夠?qū)C(jī)器人在未知環(huán)境中進(jìn)行精確定位，并較好地解決機(jī)器