室內(nèi)服務(wù)機器人視覺處理與導(dǎo)航方法研究.pdf

1、自主服務(wù)機器人的導(dǎo)航技術(shù)已經(jīng)成為二十一世紀智能機器人領(lǐng)域的一個重要研究方向，其中視覺導(dǎo)航具有其它傳感器導(dǎo)航方式所無法比擬的優(yōu)點，是自主服務(wù)機器人的關(guān)鍵技術(shù)和研究熱點。最近二十年來，隨著計算機圖像處理技術(shù)的飛速發(fā)展以及數(shù)字圖像處理設(shè)備性價比的提高，越來越多的人投入到機器人視覺導(dǎo)航的研究中。機器人視覺導(dǎo)航的研究具有十分重要的理論和實踐意義。
　　 本文在現(xiàn)有的研究成果的基礎(chǔ)上，借助圖像處理技術(shù)和機器人導(dǎo)航原理，針對室內(nèi)移動式服務(wù)機器

2、人的視覺導(dǎo)航方法展開研究，主要工作如下：
　　 （1）在分析了單目攝像機和雙目立體視覺的成像模型的基礎(chǔ)上，選用單目攝像機作為本課題的視覺傳感器，并采用一種基于主動視覺的攝像機自標定方法進行攝像機標定。攝像機標定實驗使用開源的Matlab工具箱作為平臺，成功標定出攝像機的內(nèi)外參數(shù)，實驗結(jié)果表明標定效果較好。
　　 （2）通過改進圖像處理算法對室內(nèi)服務(wù)機器人的視覺信息進行處理與仿真。針對走廊圖像的邊緣提取，將數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)引入邊

3、緣檢測中，提出了一種改進的形態(tài)學(xué)多結(jié)構(gòu)元自適應(yīng)加權(quán)邊緣檢測算法，仿真實驗表明該算法可以較好保持走廊圖像的完整性，同時減少偽邊緣信息的干擾。本文設(shè)計了一個門牌號識別系統(tǒng)，首先采用圖像行列掃描對門牌區(qū)域進行定位與分割：然后利用最佳閾值二值化方法進行字符圖像二值化，在此基礎(chǔ)上進行字符分割；最后采用一種字符輪廓結(jié)構(gòu)特征和統(tǒng)計特征相結(jié)合的方法進行字符識別，仿真結(jié)果表明該識別系統(tǒng)對門牌號具有較好的識別能力。
　　 （3）針對走廊環(huán)境下的定位

4、方法進行了研究。首先建立了攝像機圖像平面與三維道路的幾何模型，采用一種基于參數(shù)離線標定的方法進行機器人定位；然后采用基于改進的Hough變換和顏色匹配的方法進行門的定位與識別：最后設(shè)計了一種基于門牌號識別的走廊房間搜索算法。仿真實驗表明了上述算法的有效性。
　　 （4）針對服務(wù)機器人動態(tài)不確定的室內(nèi)工作環(huán)境，首先采用自適應(yīng)背景差分法和擴展卡爾曼濾波算法進行運動物體的軌跡檢測與跟蹤，然后提出了一種基于極坐標圖和滾動窗口的局部路徑規(guī)