基于立体视觉的机器人遥操作监控系统的研究

论文摘要

机器人遥操作技术在航空航天、海洋探测、军事等人类自身不能到达的各种危险和特殊场所具有独特的作用。本文主要围绕基于立体视觉的机器人遥操作监控系统的关键问题,如立体视频合成的实时性和自适应性、立体视频传输的实时性和可靠性、空间物体定位的准确性、6自由度机器人手臂路径规划等方面进行了深入的研究。在此基础上搭建了一套基于立体视觉的机器人遥操作监控平台,并在此平台上对上述关键问题进行了相关测试。本文首先综述了机器人遥操作技术、遥操作监控技术、立体视觉技术等方面的国内外研究状况,并介绍了各研究阶段典型的遥操作监控手段。其次,在现有立体视频合成算法的基础上进行了改进。设计了一套新型立体视频合成算法,该算法能够自适应合成任意视差的两幅图像,并形成立体效果。解决了立体视频合成的实时性和自适应性的问题。再次,设计立体视频流传输模块。该模块采用客户机/服务器模型,利用MPEG-4对视频进行编解码,使用RTP/RTCP可靠协议,通过编制应用程序在Windows Server/XP平台上实现了立体视频流传输。解决了视频传输实时性和可靠性问题。最后,以立体视频为监控手段,搭建了一台基于立体视觉的机器人遥操作监控平台。选取了一套6自由度机器人手臂,利用视差原理对远程物体进行景深的计算,根据空间几何原理规划机械臂运动路径,计算出舵机的运动参数。通过网络和串口传输运动参数实现遥操作控制。总之,以立体视觉为背景,研究机器人遥操作监控技术,实现了以立体视频为监控手段的机器人遥操作系统,这将对今后的进一步研究具有重要的参考意义

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 符号说明
• 第一章 绪论
• 1.1 机器人遥操作系统的发展状况
• 1.1.1 机器人遥操作的历史与发展
• 1.1.2 机器人遥操作监控系统的历史与发展
• 1.1.3 立体视觉技术的历史与发展
• 1.1.4 小结
• 1.2 课题来源及其本文研究内容
• 1.2.1 课题来源
• 1.2.2 本文研究内容
• 1.3 本文章节安排
• 第二章 基于立体视觉遥操作监控系统的总体架构
• 2.1 引言
• 2.2 基于立体视觉遥操作系统模块
• 2.3 基于立体视觉遥操作系统的硬件结构
• 2.4 基于立体视觉遥操作系统的软件结构
• 2.5 基于立体视觉遥操作系统的网络基础
• 2.6 本章小结
• 第三章 光栅普适立体视频合成算法的研究
• 3.1 引言
• 3.2 人眼立体视觉原理
• 3.3 光栅立体显示原理
• 3.4 双路摄像头图像采集
• 3.5 原立体合成算法缺陷分析
• 3.5.1 Super-D光栅立体合成流程
• 3.5.2 Super-D立体合成效果
• 3.5.3 算法缺陷分析
• 3.6 改进算法的的理论分析
• 3.6.1 改进算法的方式
• 3.6.2 调整视差方式
• 3.6.3 双眼视差角范围分析
• 3.6.4 视差大小的平面分析
• 3.6.5 立体视差投影分析
• 3.7 引进视差裁剪因子
• 3.8 不同裁剪因子效果对比
• 3.9 裁剪因子优势所在
• 3.10 本章小结
• 第四章 立体视频实时传输的实现
• 4.1 引言
• 4.2 视频传输模块架构设计
• 4.3 视频编解码分析
• 4.3.1 视频编码的必要性
• 4.3.2 常见编解码标准
• 4.3.3 编解码标准的选择
• 4.4 通信协议分析
• 4.5 应用层分包组包策略设计
• 4.6 网络传输方案设计
• 4.6.1 网络传输流程设计
• 4.6.2 网络传输模型的选择
• 4.7 DIRECTSHOW开发平台
• 4.7.1 DirectShow介绍
• 4.7.2 DirectShow主要Filter介绍
• 4.7.3 立体视频传输Filters流水线
• 4.8 本章小结
• 第五章 基于立体视觉的遥操作监控系统的实现
• 5.1 引言
• 5.2 机械臂结构介绍
• 5.3 机器人遥操作控制流程
• 5.4 坐标系标定及转换
• 5.4.1 遥操作平台坐标系介绍
• 5.4.2 遥操作平台各坐标系的转换
• 5.5 基于视差的空间定位算法
• 5.6 6自由度机械手臂路径规划
• 5.7 运动参数的网络传输
• 5.7.1 传输层协议选择
• 5.7.2 应用层协议的制定
• 5.7.3 参数传输
• 5.8 基于立体视觉机器人遥操作软件控制平台
• 5.8.1 软件整体控制界面
• 5.8.2 立体视频显示窗口
• 5.8.3 机械臂控制面板
• 5.9 本章小结
• 第六章 测试结果及评价
• 6.1 引言
• 6.2 测试环境
• 6.3 测试结果与评估
• 6.3.1 立体视频合成效果测试
• 6.3.2 视频帧传输速率测试
• 6.3.3 操作精度测试
• 6.3.4 测试评估
• 6.4 本章小结
• 第七章 总结与展望
• 7.1 总结
• 7.1.1 本文研究内容
• 7.1.2 本文创新之处
• 7.1.3 本文不足之处
• 7.2 展望
• 参考文献
• 附录
• 致谢
• 作者攻读学位期间发表的学术论文目录