地面智能機器人視覺導航中的若干問題研究.pdf

1、本文建立了一個室外自然環(huán)境下的地面智能機器人視覺仿真系統(tǒng)，通過設定OpenGL 中基于針孔攝像機模型視錐的各項參數(shù)、截取并保存屏幕象素來實現(xiàn)攝像機仿真；利用射線跟蹤的方法進行激光雷達的仿真；通過提取地形數(shù)據(jù)的方法進行立體視覺的仿真。該仿真系統(tǒng)能夠比較真實的反映移動機器人在行進過程中的視覺傳感器數(shù)據(jù)獲取情況，利用該系統(tǒng)可以很好的為后期模塊提供仿真實驗數(shù)據(jù)。 針對城市環(huán)境下樓梯的特征，提出了一種快速、穩(wěn)定的樓梯跟蹤算法，利用標定得到

2、的參數(shù)進行圖像的畸變校正，通過邊緣檢測后的圖像消除非樓梯邊緣信息，使用快速有效的方法擬合所有的樓梯邊緣信息，并通過建立機器人爬樓梯的三維視覺模型方法來計算機器人的偏移角，最后給出一種控制策略。 針對攝像機中的畸變問題，提出了一種基于直線特征的圖像畸變校正方法，并利用校正后的圖像進行攝像機標定?；冃Ｕ椒ㄌ崛《喾鶊D像中多組不同方向的平行直線，并對其利用非線性最小二乘方法進行優(yōu)化以得到最優(yōu)的畸變參數(shù)，在優(yōu)化過程中，采用多步漸進的策

3、略，該方法不需要已知三維世界坐標，易于實現(xiàn)，可以在機器人行進過程中自動進行；在攝像機標定過程中，首先利用校正后的圖像進行角點的檢測，并提出了一種將其與現(xiàn)實場景空間點自動對應起來的策略。 動態(tài)規(guī)劃是立體匹配中常用的算法，針對動態(tài)規(guī)劃算法生成的視差圖中視差不連續(xù)處的誤匹配問題，提出了一種利用左右一致性約束來消除這些誤匹配點的算法DP+LRC，并使用一種快速的算法重新填充這些誤匹配點；由于動態(tài)規(guī)劃算法中存在著同一掃描線中誤匹配點擴張導

4、致明顯條紋的問題，以及不同掃描線之間不夠平滑的問題，提出了基于地面控制點的迭代動態(tài)規(guī)劃算法GCP+IDP，可以很好地消除上面兩個問題。 基于全局能量最小化的算法是當前立體匹配算法中效果最好的一類，提出了一種基于分割的兩步算法Seg+GA，首先將圖像分割成同視差的小區(qū)域，然后填充部分區(qū)域，最后剩余區(qū)域使用遺傳算法進行優(yōu)化，得到稠密視差圖；提出了一種基于顏色空間距離的置信度傳播立體匹配算法CSD+BP，算法中利用了彩色圖像的顏色與空