论文摘要
随着国内外步行机器人技术的发展,机器人导航技术成为热门研究领域。对场景信息进行有效识别是导航技术的关键。近20年来,基于人眼原理的机器人视觉导航也取得了很大的进展,能够在特定范围内对场景信息进行识别。但是还远没有形成一个成熟的理论方法来完成从二维图像信息到三维信息的完全转化。国内外学者在这个问题上寻找了许多替代方法用于指导机器人运动,取得了显著成果。本文针对机器人视觉信息转化的瓶颈问题,结合本研究室现有的模板化多足步行机器人实验平台的实际情况,采用了一种基于全局视觉的简化研究方法,人为规定红、绿、蓝、黑等颜色分别代表了场景的不同对象,系统通过颜色信息对不同对象分别予以识别。在确定了机器人运动目标点位置后,规划出一条合理的运动路径,完成机器人视觉导航。基于上述思想,本文以visual studio.net集成开发环境为平台,应用c#语言开发了全局视觉系统导航模拟平台。采用张正友相机标定方法,建立了二维图像信息与三维场景信息的转换关系模型;应用GeneralMatrix矩阵类建立了场景图像信息的数字存储框架;应用成熟的图像处理技术编制了全局视觉下的场景识别模块,并在此基础上应用带导航点的A*算法理论进行路径识别与规划实验。实验表明,全局视觉导航系统模拟平台以较高的效率完成了结构环境下的路径识别与运动规划,达到了本研究室多足步行机器人视觉研究的初期目标。并且本系统所包含的图像处理模块、相机标定模块和数字信息存储框架模块组件具有可扩展性、适用性特点,可用于以后的研究工作。
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标签：环境识别与路径规划论文; 全局视觉论文; 摄相机标定论文; 算法论文; 颜色识别论文;