基于RGB-D的移動機器人目標(biāo)檢測與定位.pdf

1、為實現(xiàn)移動機器人通過其視覺系統(tǒng)來感知環(huán)境，使其能夠在環(huán)境中自主運動，從而獲得更廣的適用范圍。本論文從移動機器人視覺系統(tǒng)、多視角目標(biāo)檢測、目標(biāo)定位等幾個方面展開研究。
　　視覺系統(tǒng)分為硬件組成和軟件架構(gòu)兩個方面。在硬件組成方面，以Pioneer3-AT型移動機器人為研究平臺，在其上裝載一個二自由度的云臺PTU-46,使得相機可以在不改變移動機器人運動狀態(tài)的情況下，通過云臺上下俯仰和左右轉(zhuǎn)動來全方位地觀察整個環(huán)境。在軟件架構(gòu)方面，隨著

2、機器人領(lǐng)域的快速發(fā)展和復(fù)雜化，代碼復(fù)用和模塊化的需求越來越強烈。本文基于ROS(Robot Operating System，ROS)來構(gòu)建移動機器人的軟件系統(tǒng)，采用節(jié)點式的結(jié)構(gòu)將一項功能分成不同的小功能，而每一個小功能又能自由地組合。這使得執(zhí)行程序可以各自獨立地設(shè)計，并且可以松散地、實時地組合起來。
　　目標(biāo)可能會以各種不同的姿態(tài)出現(xiàn)在移動機器人視野范圍內(nèi)。為了移動機器人可以檢測出各個視角下的物體。首先，使用Adaboost算法

3、學(xué)習(xí)基于類Haar型特征的檢測器。其次，針對多視角目標(biāo)檢測問題訓(xùn)練基于視圖的瀑布型檢測器。最后，通過各個子類檢測器的組合實現(xiàn)多視角目標(biāo)檢測。實驗結(jié)果表明此方法十分有效。
　　基于二維圖像的方法一般較難實現(xiàn)快速且準(zhǔn)確的目標(biāo)定位，而基于深度圖像的方法可以快速且準(zhǔn)確地得到目標(biāo)的空間位置信息。對于基于深度圖像的目標(biāo)定位問題，首先，分析了傳統(tǒng)相機使用的針孔模型在定位問題上的局限性。其次，闡述深度圖像數(shù)據(jù)的意義，并對其數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進行了分析。再次