室內(nèi)服務(wù)機(jī)器人視覺(jué)處理與導(dǎo)航方法研究.pdf

1、自主服務(wù)機(jī)器人的導(dǎo)航技術(shù)已經(jīng)成為二十一世紀(jì)智能機(jī)器人領(lǐng)域的一個(gè)重要研究方向，其中視覺(jué)導(dǎo)航具有其它傳感器導(dǎo)航方式所無(wú)法比擬的優(yōu)點(diǎn)，是自主服務(wù)機(jī)器人的關(guān)鍵技術(shù)和研究熱點(diǎn)。最近二十年來(lái)，隨著計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)的飛速發(fā)展以及數(shù)字圖像處理設(shè)備性?xún)r(jià)比的提高，越來(lái)越多的人投入到機(jī)器人視覺(jué)導(dǎo)航的研究中。機(jī)器人視覺(jué)導(dǎo)航的研究具有十分重要的理論和實(shí)踐意義。
　　 本文在現(xiàn)有的研究成果的基礎(chǔ)上，借助圖像處理技術(shù)和機(jī)器人導(dǎo)航原理，針對(duì)室內(nèi)移動(dòng)式服務(wù)機(jī)器

2、人的視覺(jué)導(dǎo)航方法展開(kāi)研究，主要工作如下：
　　 （1）在分析了單目攝像機(jī)和雙目立體視覺(jué)的成像模型的基礎(chǔ)上，選用單目攝像機(jī)作為本課題的視覺(jué)傳感器，并采用一種基于主動(dòng)視覺(jué)的攝像機(jī)自標(biāo)定方法進(jìn)行攝像機(jī)標(biāo)定。攝像機(jī)標(biāo)定實(shí)驗(yàn)使用開(kāi)源的Matlab工具箱作為平臺(tái)，成功標(biāo)定出攝像機(jī)的內(nèi)外參數(shù)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明標(biāo)定效果較好。
　　 （2）通過(guò)改進(jìn)圖像處理算法對(duì)室內(nèi)服務(wù)機(jī)器人的視覺(jué)信息進(jìn)行處理與仿真。針對(duì)走廊圖像的邊緣提取，將數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)引入邊

3、緣檢測(cè)中，提出了一種改進(jìn)的形態(tài)學(xué)多結(jié)構(gòu)元自適應(yīng)加權(quán)邊緣檢測(cè)算法，仿真實(shí)驗(yàn)表明該算法可以較好保持走廊圖像的完整性，同時(shí)減少偽邊緣信息的干擾。本文設(shè)計(jì)了一個(gè)門(mén)牌號(hào)識(shí)別系統(tǒng)，首先采用圖像行列掃描對(duì)門(mén)牌區(qū)域進(jìn)行定位與分割：然后利用最佳閾值二值化方法進(jìn)行字符圖像二值化，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行字符分割；最后采用一種字符輪廓結(jié)構(gòu)特征和統(tǒng)計(jì)特征相結(jié)合的方法進(jìn)行字符識(shí)別，仿真結(jié)果表明該識(shí)別系統(tǒng)對(duì)門(mén)牌號(hào)具有較好的識(shí)別能力。
　　 （3）針對(duì)走廊環(huán)境下的定位

4、方法進(jìn)行了研究。首先建立了攝像機(jī)圖像平面與三維道路的幾何模型，采用一種基于參數(shù)離線(xiàn)標(biāo)定的方法進(jìn)行機(jī)器人定位；然后采用基于改進(jìn)的Hough變換和顏色匹配的方法進(jìn)行門(mén)的定位與識(shí)別：最后設(shè)計(jì)了一種基于門(mén)牌號(hào)識(shí)別的走廊房間搜索算法。仿真實(shí)驗(yàn)表明了上述算法的有效性。
　　 （4）針對(duì)服務(wù)機(jī)器人動(dòng)態(tài)不確定的室內(nèi)工作環(huán)境，首先采用自適應(yīng)背景差分法和擴(kuò)展卡爾曼濾波算法進(jìn)行運(yùn)動(dòng)物體的軌跡檢測(cè)與跟蹤，然后提出了一種基于極坐標(biāo)圖和滾動(dòng)窗口的局部路徑規(guī)