基于多傳感器信息融合的移動(dòng)機(jī)器人走廊導(dǎo)航研究.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)和人工智能技術(shù)的發(fā)展，自主移動(dòng)機(jī)器人的研究得到廣泛的關(guān)注。在民用領(lǐng)域，自主移動(dòng)機(jī)器人被應(yīng)用于娛樂(lè)、家庭服務(wù)、科學(xué)實(shí)驗(yàn)等；在軍事領(lǐng)域，機(jī)器人替代人在危險(xiǎn)的場(chǎng)合從事危險(xiǎn)的工作，比如防化、掃雷、救護(hù)等。研究未知環(huán)境中的移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航技術(shù)，主要包括圖像識(shí)別、攝像機(jī)標(biāo)定、多傳感器信息融合、自主避障、導(dǎo)航算法和遙操作技術(shù)等。本文在移動(dòng)機(jī)器人平臺(tái)CASIA-I上，對(duì)上述問(wèn)題進(jìn)行了研究，重點(diǎn)研究了移動(dòng)機(jī)器人在走廊環(huán)境內(nèi)的自主導(dǎo)航問(wèn)題。

2、 首先，本文對(duì)移動(dòng)機(jī)器人定位導(dǎo)航技術(shù)及基于Internet的移動(dòng)機(jī)器人遠(yuǎn)程控制研究狀況進(jìn)行了綜述，并對(duì)本文的選題背景和主要內(nèi)容做了介紹。 其次，利用MultilayerPerceptron代替閾值分割法，提高了移動(dòng)機(jī)器人在工作環(huán)境中路標(biāo)分割的魯棒性。研究了基于羅盤和CCD信息融合的移動(dòng)機(jī)器人定位方法，改善了多項(xiàng)式擬合攝像機(jī)標(biāo)定方法在應(yīng)用中存在的問(wèn)題。 第三，針對(duì)移動(dòng)機(jī)器人CASIA-I在走廊內(nèi)的自主導(dǎo)航問(wèn)題。建立了超聲數(shù)

3、據(jù)預(yù)測(cè)模型，消除環(huán)境噪聲對(duì)超聲數(shù)據(jù)的干擾；利用概率加權(quán)的方法對(duì)超聲、紅外數(shù)據(jù)有效融合，得到更為可靠的環(huán)境信息。建立人工勢(shì)場(chǎng)，解決了機(jī)器人的自主避障問(wèn)題。本文給出兩種機(jī)器人門牌搜索策略，基于地面路標(biāo)和地圖創(chuàng)建的門牌搜索策略。并提出基于視覺的攝像機(jī)伺服控制方法，提高了門牌正確識(shí)別率。 第四，利用MPEG-4提高視頻的壓縮比。在應(yīng)用層，用RTP/RTCP協(xié)議提高UDP協(xié)議傳輸圖像的實(shí)時(shí)性。利用TCP協(xié)議傳輸遠(yuǎn)程控制指令、機(jī)器人深度信息