matlab图像处理外文翻译外文文献英文文献基于视觉的矿井救援机器人场景识别.doc_图像处理外文翻译资源-CSDN文库

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摘要：基于模糊逻辑和隐马尔可夫模型（HMM），论文提出了一个新的场景识别系

统，可应用于紧急情况下矿山救援机器人的定位。该系统使用单眼相机获取机器

人所处位置的全方位的矿井环境图像。通过采用中心环绕差分法，从图像中提取

突出的位置图像区域作为自然的位置标志。这些标志通过使用 HMM 有机组织起来

代表机器人坐在场景，模糊逻辑算法用来匹配场景和位置标志。通过这种方式，

定位问题，即系统的现场识别问题，可以转化为对 HMM 的评价问题。这些技术贡

献使系统具有处理比率变化、二维旋转和视角变化的能力。实验结果还证明，该

系统在静态和动态矿山环境中都具有较高的识别和定位的成功率。

关键字：机器人定位；场景识别；突出图像；匹配算法；模糊逻辑；隐马尔可夫模型

1 介绍

在机器人领域搜索和救援灾区是一个新兴而富有挑战性的课题。矿井救援机

器人的开发是为了在紧急情况下进入矿井为被困人员查找可能的逃生路线，并确

定该线路是否安全。定位识别是这个领域的基本问题。基于摄像头的定位可以主

要分为几何法、拓扑法或混合法。凭借其可行性和有效性，场景识别成为拓扑定

位的重要技术之一。

目前，大多数场景识别方法是基于全局图像特征，有两个不同的阶段：离线

培训和在线匹配。

在训练阶段，机器人收集其所工作环境的图像，并处理这些图像提取出能表

征该场景的全局特征。一些方法直接分析图像数据得到一些基本特征，比如 PCA

方法。但是，PCA 方法是不能区分特征的类别。另一种方法使用外观特征包括颜

色、纹理和边缘密度来表示图像。例如，周等人用多维直方图来描述全局外观特

征。此方法简单，但对比率和光照变化敏感。事实上，各种全局图像特征，所受

来自环境变化的影响。

LOWE提出了SIFT方法，该方法利用关注点尺度和方向所形成的描述的相似性获得特征。

这些特征对于图像缩放、平移、旋转和局部光照不变是稳定的。但SIFT可能产

生1 000个或更多的兴趣点，这可能使处理器大大减慢。

在匹配阶段，近邻算法（NN）因其简单和可行而被广泛采用。但是它并不能捕捉到

个别特征对场景识别的贡献。在实验中，NN在表达两种部分之间的相似性时效果

并不足够好。此外，所选的特征并不能彻底地按照国家模式识别标准表示场景，

这使得识别结果不可靠。

因此，在这些分析中提出了一种新的识别系统，如果使用在复杂的矿井环境中它将更加

可靠和有效。在这个系统中，我们通过提取突出的图像局部区域作为位置标志用

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