小型割灌機器人視覺圖像特征點匹配算法研究.pdf

1、隨著人工智能技術(shù)、計算機技術(shù)、電子技術(shù)和信號處理技術(shù)的飛速發(fā)展,機器人技術(shù)在近些年取得了巨大的進步,機器人技術(shù)的應用領(lǐng)域也非常廣泛。目前,在工業(yè)、農(nóng)業(yè)和軍事已經(jīng)研究出各種類型的實用機器人,這些機器人為人類的工作和生活都帶來了極大的方便。
　　 割灌機器人是一種用于林業(yè)的新型機器人,這種機器人可以替代人在復雜環(huán)境中的作業(yè)。在環(huán)境不確定的情況下,機器人的視覺系統(tǒng)必須能夠及時的測量出障礙物與機器人之間的距離。本文通過查閱文獻,對比各種

2、機器人傳感器的優(yōu)缺點,結(jié)合系統(tǒng)的實際需要,在該系統(tǒng)中選用雙目立體視覺系統(tǒng)對障礙物進行測距。為了保證機器人工作的可靠性,快速、有效的實時視覺系統(tǒng)顯得非常重要。
　　 圖像特征點匹配技術(shù)是雙目視覺系統(tǒng)的關(guān)鍵,直接影響測距的準確度和效率。本文通過對特征點匹配技術(shù)的研究,提出了兩個改進的算法。
　　 首先,用十字模板匹配代替?zhèn)鹘y(tǒng)的矩形模板。在以往的模板匹配中,模板都是矩形的,模板匹配的原理是用模板上的點來約束這個模板,但是由于在

3、三維世界中的物體上的點都是具有連續(xù)性的,相鄰的點之間的像素值差別可能不大,有些像素點的計算可能沒有必要,所以,可以用十字模板代替矩形模板,減少不必要的點的計算,提高匹配的時間。
　　 其次,由于在視覺系統(tǒng)中,兩個攝像機是在同一水平線上進行圖像的采集,采集的圖像具有公共區(qū)域,公共區(qū)域部分往往就是目標物體的圖像。針對該問題,本文提出了基于公共區(qū)域提取的特征點匹配算法。首先利用模板匹配提取兩幅圖像的公共區(qū)域,然后利用十字模板匹配對提取