基于立体视觉的移动机器人导航方法研究

论文摘要

在机器人的各种传感器中，视觉传感器可以获得其它传感器所无法比拟的大量环境信息，为机器人的控制决策提供了可靠的信息保障，而其中双目视觉传感器又以其可获得环境中物体的深度信息以及其它的3D信息而得到广泛的应用．立体视觉是当今国际上的热门研究课题之一，本文以Pioneer 3-DX移动机器人为研究平台，对基于彩色图像的机器人立体视觉目标跟踪和避障进行了研究，主要包括以下几方面的内容：首先，本文介绍了机器人视觉的发展历史及其主要内容，重点阐述了机器人立体视觉的研究内容和目前国内外的研究现状．接着，本文对Pioneer 3-DX移动机器人双目视觉系统的软硬件平台进行了较详细的介绍．双目立体视觉是本文的核心研究内容，文中对双目立体视觉的原理、内容及其各子系统作了较详细的阐述．最后，重点阐述了基于彩色图像的机器人立体视觉目标跟踪和避障两部分内容．经过实验测试，仅依靠颜色特征进行目标物体跟踪存在诸多缺点，本文对此进行了改进，将目标颜色和形状特征相结合作为机器人目标跟踪决策控制的依据．在机器人避障的内容中，采用边缘点和角点作为特征匹配点，由视差图计算障碍物与机器人之间的距离，进而引导机器人避开障碍物．实验结果表明，综合颜色特征与形状特征的目标跟踪方法具有较好的跟踪效果，解决了单纯依靠颜色特征的缺点；基于以边缘点和角点为特征点的避障方法也具有较强的鲁棒性和抗干扰性．

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 移动机器人立体视觉的研究概况
• 1.2.1 移动机器人立体视觉的国外研究现状
• 1.2.2 移动机器人立体视觉的国内研究现状
• 1.3 课题的提出背景和研究意义
• 1.4 本论文的主要工作及其组织
• 第2章 Pioneer 3-DX移动机器人双目视觉系统
• 2.1 机器人视觉平台组成
• 2.1.1 Pioneer 3-DX机器人
• 2.1.2 Bumblebee双目摄像机
• 2.1.3 Dpptu控制云台
• 2.2 机器人视觉系统软件平台
• 2.2.1 机器人本体函数库
• 2.2.2 Aria常用到的类
• 2.2.3 双目摄像机函数库
• 2.2.4 Digiclops和Triclops常用函数
• 2.3 移动机器人的控制
• 2.4 本章小结
• 第3章 双目立体视觉处理技术
• 3.1 双目摄像机成像模型
• 3.1.1 图像坐标系、摄像机坐标系和世界坐标系
• 3.1.2 本文所采用的双目立体视觉模型
• 3.2 双目立体视觉原理
• 3.3 特征提取
• 3.4 立体匹配
• 3.4.1 匹配准则
• 3.4.2 算法结构
• 3.4.3 匹配算法
• 3.5 三维重建
• 3.6 本章小结
• 第4章 基于彩色图像的机器人立体视觉目标跟踪
• 4.1 颜色模型
• 4.1.1 RGB颜色模型
• 4.1.2 HSI颜色模型
• 4.2 数字图像的获取
• 4.3 图像预处理
• 4.3.1 图像几何校正的原因
• 4.3.2 立体图像几何校正方法
• 4.4 图像分割
• 4.5 数学形态学处理
• 4.5.1 腐蚀
• 4.5.2 膨胀
• 4.6 目标跟踪
• 4.6.1 形状对颜色的补充
• 4.6.2 目标跟踪的系统结构
• 4.6.3 实验结果
• 4.7 本章小结
• 第5章 基于彩色图像的机器人立体视觉避障
• 5.1 彩色图像灰度化
• 5.2 图像边缘检测
• 5.2.1 经典边缘检测的基本算法
• 5.2.2 Sobel算子
• 5.3 边缘特征点的提取
• 5.3.1 SUSAN角点特征检测原理
• 5.3.2 SUSAN角点检测算法
• 5.4 立体匹配策略
• 5.5 机器人避障
• 5.5.1 视差图的获取
• 5.5.2 深度距离的计算
• 5.5.3 避障策略
• 5.5.4 实验结果
• 5.6 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科研成果
• 致谢