论文摘要
随着机器人技术不断的发展,自主移动机器人由于其良好的智能性、自主性已成为了机器人研究领域的热点之一,被赋予了多种多样的任务。考虑到机器人自身携带能源的能力,自主移动机器人工作的时间长度也就受到了限制。自充电技术的研究成为了解决移动机器人特别是室内移动机器人工作时间限制的关键,对于充电目标的识别是自充电技术中的难点。本课题对自主移动机器人室内环境下自充电过程中墙壁插座目标的定位进行研究。本文首先综述了机器人自充电技术的发展研究状况,然后介绍了本课题基于视觉的自主移动机器人的系统构成和工作原理等,给出了机器人自充电控制策略。采用了基于形状及相对位置的二相插孔目标判定方法,并利用基于面积的自更新模板法匹配定位插孔目标。考虑到插座目标的尺度、视角和旋转等变化,本文利用了SIFT特征匹配算法,在待测图片中寻找与模板图像相匹配的SIFT特征点以检测目标。并在SIFT特征匹配算法提取的目标SIFT特征点基础上,对如何在双目视觉系统采集的左右图片中获取具有相同空间位置的插座标定点进行了研究,提出了结合孤立点消除、空间匹配点选择和目标标定点坐标计算等步骤的插座标定点获取方法。最后本文进行了平行双目摄像机系统实验,依据上述方法获取插座目标标定点,并在摄像机坐标系中重建标定点的三维坐标。使用这种方法能够正确地获取插座目标的方位及深度信息。
论文目录
摘要ABSTRACT第1章 绪论1.1 移动机器人自充电技术研究目的及意义1.2 移动机器人自充电技术发展现状1.3 自充电关键技术1.4 本文内容及组织结构第2章 基于视觉的自主移动机器人系统2.1 自主移动机器人系统构成2.1.1 移动机器人主控系统2.1.2 远程监控系统2.1.3 移动平台系统2.1.4 机械手子系统2.1.5 视觉系统2.2 机器人自充电控制策略2.3 本章小结第3章 插孔目标图像检测3.1 图像预处理3.1.1 线性平滑滤波3.1.2 非线性平滑滤波3.2 图像分割处理3.2.1 基于边缘的图像分割3.2.2 基于灰度的阈值化分割3.2.3 膨胀与腐蚀处理3.2.4 图像分割处理实验3.3 目标特征提取3.3.1 目标特征概论3.3.2 相对位置与形状特征提取3.4 目标匹配3.4.1 基于相对位置与形状特征的插孔目标判定3.4.2 模板匹配法3.4.3 基于自更新模板的插孔目标匹配3.4.4 目标匹配实验结果及分析3.5 本章小结第4章 基于特征不变量技术的图像匹配4.1 宽基线特征匹配技术4.1.1 宽基线特征匹配概述4.1.2 全局特征与局部特征4.2 基于 SIFT算法的特征提取4.2.1 图像尺度空间理论4.2.2 尺度空间极值检测4.2.3 特征点精确定位4.2.4 特征点方向信息获取4.2.5 SIFT特征向量生成4.3 SIFT特征向量匹配4.4 实验结果及分析4.5 本章小结第5章 基于 SIFT特征点的插座目标空间定位5.1 图像中插座目标定位5.1.1 孤立点消除5.1.2 匹配点选择5.1.3 目标标定点计算5.1.4 实验结果及分析5.2 插座目标空间定位5.2.1 摄像机模型5.2.2 双目立体视觉模型5.2.3 摄像机标定5.2.4 摄像机坐标系中目标定位实验5.3 本章小结结论参考文献攻读硕士学位期间发表的论文和取得的成果致谢
相关论文文献
标签：机器人自充电论文; 模板匹配论文; 特征匹配论文; 目标定位论文; 双目立体视觉论文;
