室內移動式服務機器人視覺搜索關鍵技術研究.pdf

1、伴隨著對人類感知機理研究的不斷開拓和計算機技術的不斷發(fā)展，智能移動機器人的先進控制成為學術界關注的熱點。而圖像處理、模式識別技術與理論、電子計算機科學的迅速發(fā)展，也使得機器人視覺的實際研究與應用日益得到重視，并取得了令人矚目的成果。賦予機器人“看”的能力是機器人視覺研究的主要問題之一，機器人利用視覺實現(xiàn)對環(huán)境的識別是一個復雜的過程。因此，研究適用范圍廣、識別效率高的圖像識別方法對移動機器人研究領域具有重要的意義和理論價值。
　　本

2、文以Koala機器人及其控制系統(tǒng)為對象，重點研究并設計了一套機器人視覺搜索系統(tǒng)，在機器人視覺中引入視覺注意力選擇系統(tǒng)以提高搜索效率。機器人視覺搜索系統(tǒng)主要包括目標學習建模、基于視覺注意力選擇系統(tǒng)的目標區(qū)域預選取、目標精匹配識別三部分。本文主要完成如下工作:
　　首先，提出了一種基于SLIC超像素與CRF條件隨機場的圖像分割算法，與已有的圖像分割算法相比該算法對光照不均、背景模糊及目標區(qū)域復雜的情況具有魯棒性。使用提出的分割算法將訓

3、練圖像中的目標物體分割成模塊。
　　其次，介紹了視覺注意力選擇機制及注意力選擇模型及注意力選擇系統(tǒng)在機器人視覺中的應用，設計了基于VOCUS注意力選擇框架下的目標區(qū)域預選取系統(tǒng)。結合本文提出的圖像分割算法對目標物體分塊建模，實現(xiàn)在場景中提取與目標相關的顯著性區(qū)域。
　　再次，針對視覺注意力選擇系統(tǒng)提取的顯著區(qū)域進行目標匹配識別。本文根據(jù)不同物體表面特征性質制定了SIFT特征點匹配和顏色直方圖匹配的自適應選擇算法，實現(xiàn)不同類型