移動機(jī)器人視覺導(dǎo)航系統(tǒng)的研究.pdf

1、移動機(jī)器人的視覺導(dǎo)航技術(shù)是目前科學(xué)研究的熱點(diǎn)和重點(diǎn),隨著視覺導(dǎo)航技術(shù)研究的深入,工業(yè)AGV搬運(yùn)機(jī)器人、智能車輛和國防技術(shù)研究取得了重大的突破。由于視覺系統(tǒng)所采集的圖像具有信息豐富,對運(yùn)動環(huán)境描述全面的特點(diǎn),使得移動機(jī)器人控制智能化成為發(fā)展趨勢。本文根據(jù)移動機(jī)器人的運(yùn)動控制要求,對圖像預(yù)處理、圖像分割、特征區(qū)域匹配的方法進(jìn)行了研究,并完成了對目標(biāo)標(biāo)識物的識別。 運(yùn)動模型的分析為移動機(jī)器人的運(yùn)動控制提供了理論依據(jù),在對CCD攝像機(jī)模

2、型在圖像采集中所產(chǎn)生的畸變進(jìn)行分析過程中,采用Tsai兩步法標(biāo)定出攝像機(jī)的內(nèi)外參數(shù),并通過實(shí)驗(yàn)對標(biāo)定結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果表明,該標(biāo)定方法可以達(dá)到CCD攝像機(jī)的標(biāo)定要求。 由于視覺系統(tǒng)采集的圖像受到周圍環(huán)境的影響,會產(chǎn)生噪聲和畸變。因此在進(jìn)行圖像分割和特征區(qū)域匹配前對所采集的圖像進(jìn)行了灰度變換、中值濾波等預(yù)處理,提高了圖像處理的效率；在圖像分割過程中匯總對比了多種邊緣檢測算子的處理效果和效率,最終選定采用Sobel算子進(jìn)行圖像的邊緣

3、檢測。 在標(biāo)識物的識別過程中,進(jìn)行基于顏色分割時,選取自動閾值分割法,采用基于最大面積法選取初始閾值的最大類間、類內(nèi)方差比法對運(yùn)動路徑圖像進(jìn)行初始分割。在圖像修正中又先后使用了圖像膨脹和圖像細(xì)化的方法,便于目標(biāo)標(biāo)識物邊緣信息的更好提取。在標(biāo)識物識別和運(yùn)動控制系統(tǒng)中,提出了顏色特征區(qū)域匹配的方法,通過圖像中像素RGB值與樣板中的RGB值的絕對偏差的計(jì)算,實(shí)現(xiàn)了對標(biāo)識物的識別。 利用Visual C++的開發(fā)環(huán)境和圖像處理技