基于圖像處理的星球車沉陷量檢測方法研究.pdf

1、星球探測任務要求星球車在崎嶇地形具有良好的移動性能。輪地相互作用對星球車在復雜地形的移動性能有著重要的影響。車輪沉陷量是評價和預測輪地相互作用情況的關(guān)鍵變量。檢測星球探測車車輪沉陷量對于星球探測車的移動控制優(yōu)化和預防陷車具有重要意義。
　　以往的大多數(shù)研究人員主要是通過試驗來確定沉陷量的預估模型，本文主要從車輪沉陷的輪地作用圖像角度對沉陷量的檢測算法進行了研究。
　　本文研究了輪地作用圖像的增強算法，針對輪地作用圖像特性，對

2、傳統(tǒng)的圖像增強算法進行了改進，提出了飽和度動態(tài)分段非線性增強算法。并從增強前后圖像的信息熵、對比度、清晰度和邊緣銳度對該算法進行了評價，主要指標優(yōu)于指數(shù)增強、直方圖均衡化以及飽和度直方圖規(guī)定化。結(jié)合飽和度動態(tài)分段非線性增強算法，對增強后的彩色圖像的車輪區(qū)域進行了地面反射色彩的去除。通過輪地作用圖像的增強，使得地面區(qū)域和車輪區(qū)域色彩特征區(qū)別明顯，為圖像分割奠定了基礎(chǔ)。
　　定義了復雜地面工況下車輪沉陷量，建立了基于輪地作用邊界特征的

3、車輪沉陷量計算模型。通過分析輪地作用邊界的形態(tài)學特征，對輪地作用邊界特征進行了數(shù)學描述。為了提取車輪區(qū)域輪廓線，對輪地作用圖像進行了分割。結(jié)合分割后圖像邊緣及輪地接觸形態(tài)學特征提取出了輪地作用邊界。利用輪地作用邊界的數(shù)據(jù)和沉陷量估計模型，可以對車輪沉陷深度、進入角和離去角進行有效的估計。
　　利用帶有視覺采集系統(tǒng)的輪地作用測試平臺對沉陷量檢測算法進行了試驗驗證。在平坦地面對算法的精度進行了檢測，試驗數(shù)據(jù)證明沉陷深度的檢測精度較高，