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基于地面特征识别的室内机器人视觉导航.doc
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基于地面特征识别的室内机器人视觉导航.doc
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摘 要
视觉信号具有信号探测范围宽、获取信息丰富等优点。随着近几年图像处
理技术以及计算机处理能力的飞速发展,视觉导航成为机器人导航的主要发展
方向之一。最近二十年来,基于视觉的室内机器人导航和室外机器人导航均得
到了飞速发展。机器人导航的任务之一就是避开障碍物。这样,机器人在行走
过程中,要充分利用环境中的特征来识别航行区域和障碍物区域。
本文结合国家自然科学基金和湖北省青年杰出人才基金项目的需求,提出
了基于地面特征识别的室内机器人视觉导航这一课题。通过对图像处理的基本
理论的研究和实践,特别是对彩色图像分割进行比较深入的学习和探讨,在已
有研究的基础上,提出了一种通过分析机器人环境图像中的颜色信息来识别机
器人的可行走区域和非可行走区域的方法,开发了一个机器人的实时障碍物检
测系统,包括环境视频图像的采集、处理、压缩、存储和实时回放。
通过本课题的研究,得到如下的成果与结论:
(1) 详细分析了室内环境中地面的角点、边缘、颜色等特征,并且对这些特
征的提取方法进行了比较,最终选取颜色特征作为机器人视觉导航的陆标;
(2) 在已有图像分割算法的基础上,对彩色图像分割算法进行了一些研究,
提出了一种基于图像直方图统计学、适合于室内移动机器人识别可行走区域和
障碍物区域的彩色图像分割方法;
(3) 基于 DirectShow 技术,完成了机器人单目视觉系统的视频图像采集、视
频中每一帧图像处理、视频压缩、存储和实时回放,其中视频压缩可以选用多
种压缩方式。
本文在 Visual C++集成开发环境中基于 OpenCV 和 DirectShow 视频采集技
术编程实现了系统的功能。试验结果说明本文系统能够实时检测机器人室内环
境中的障碍物,完成了视觉导航的中的避障任务。
关键词:室内移动机器人,视觉导航,障碍物检测,彩色图像分割
Abstract
Vision has the advantage of broad sensing area and full information. With the
development of image processing technology and the ability of computer, the visual
navigation is becoming a main way in robot navigation. The progress made in the last
two decades has been on vision-based navigation both for indoor robots and for
outdoor robots. One task of the robot navigation is avoiding obstacles. Hence, robots
should recognize the drivable and the obstacle areas as they move.
With the support of project of National Scientific Fund and project of Excellent
Scientist Fund in Hubei, the research on floor segmentation for indoor mobile robot
visual navigation is put forward. This paper studies image processing theory,
especially the color image segmentation. It puts forward a method of segmenting the
scene into drivable and non-drivable areas through analyzing the color information of
the input environment images and implements a system of obstacle detection,
including the capture, processing, compression, saving and rendering of video images.
Through the study of this subject, some results and conclusions are drawn:
(1) This paper analyzes the features of corners, borders and color of indoor floor in
detail. It also compares the methods of extraction these features. Finally the color
feature is chosen as the landmark for visual navigation.
(2) This paper does research on color image segmentation based on existing image
segmentation algorithms. It puts forward a color image segmentation algorithm based
on histogram to segment the indoor scene into drivable and non-drivable areas.
(3) This paper implements a real-time system of video capture, processing,
compression, saving and rendering based on DirectShow. The processed video
images can be compressed by many methods.
Visual C++ environment, OpenCV and DirectShow tools are used. The results
show that this system can implement real-time obstacle detection and avoidance.
Key words: indoor mobile robot, visual navigation, obstacles detection, color image
segmentation
目录
第 1 章 绪论 .................................................................................................................1
1.1 课题研究及意义 .................................................................................................1
1.2 国内外现状及发展趋势 .....................................................................................2
1.3 本文内容与结构 .................................................................................................5
1.4 本章小结 .............................................................................................................6
第 2 章 机器人的视觉导航系统 .................................................................................7
2.1 机器人的导航技术 .............................................................................................8
2.1.1 智能型机器人的各种导航方式 ..................................................................8
2.1.2 智能机器人导航中的传感器 ......................................................................9
2.2 机器人视觉导航的发展 ...................................................................................11
2.3 机器人视觉系统 ...............................................................................................14
2.3.1 机器人视觉系统组成 ................................................................................14
2.3.2 机器人视觉系统工作过程 ........................................................................16
2.4 本章小结 ...........................................................................................................17
第 3 章 机器人视觉导航中的图像处理技术 ...........................................................18
3.1 图像采集和预处理 ...........................................................................................18
3.1.1 图像的采集 ................................................................................................18
3.1.2 图像预处理 ................................................................................................19
3.2 图像分割 ...........................................................................................................22
3.2.1 边缘检测 ....................................................................................................23
3.2.2 灰度阈值法 ................................................................................................26
3.2.3 颜色分割 ....................................................................................................28
3.3 图像压缩存储 ...................................................................................................29
3.4 本章小结 ...........................................................................................................30
第 4 章 室内地面分割的图像处理算法 ...................................................................31
4.1 室内地面特征的选取 .......................................................................................32
4.2 图像的颜色空间的选取 ...................................................................................37
4.2.1 图像的颜色模型 ........................................................................................37
4.2.2 颜色模型变换的算法 ................................................................................39
4.3 基于直方图的地面分割 ...................................................................................42
4.3.1 彩色图像的分割 ........................................................................................42
4.3.2 图像直方图的计算 ....................................................................................47
4.3.3 直方图的反向投影 ....................................................................................48
4.4 本章小结 ...........................................................................................................51
第 5 章 室内机器人实时障碍物检测系统 ...............................................................52
5.1 开发工具的选择 ...............................................................................................52
5.1.1 DirectShow 技术 .........................................................................................52
5.1.2 OpenCV 视觉函数库 ..................................................................................54
5.2 系统实现的功能 ...............................................................................................55
5.3 系统运行界面 ...................................................................................................56
5.4 室内机器人障碍物检测实例 ...........................................................................58
5.5 本章小结 ...........................................................................................................60
第 6 章 全文总结与展望 ...........................................................................................61
6.1 工作总结 ...........................................................................................................61
6.2 工作展望 ...........................................................................................................62
参考文献 .....................................................................................................................63
致 谢 .......................................................................................................................67
攻读硕士期间参加的科研项目 .................................................................................68
攻读硕士期间发表的论文 .........................................................................................68
第 1 章 绪论
1.1 课题研究背景及意义
本论文围绕国家自然科学基金(60475031):“传感器网络环境中移动机器人
动态特征与可重构控制框架”,和湖北省青年杰出人才基金项目(2005ABB021):
“自治体系统的分布式智能传感、控制与协作”展开研究。其中视觉系统和移
动机器人导航系统是智能移动机器人实现智能化和完全自主的关键技术,也是
目前该领域的研究热点。本文所研究的“基于地面特征识别的室内机器人视觉
导航”对于室内非结构化环境中机器人检测已经存在的(即静止的)和突然出现的
(即运动的)障碍物研究具有理论意义和实用价值。
智能机器人的智能特征就在于它具有与外部世界——对象、环境和人相互
协调的工作机能。在这方面,视觉、接近觉、触觉和力觉具有重大作用,机器
人视觉被认为是机器人重要的感觉能力。机器人视觉系统正如人的眼睛一样,
是机器人感知局部环境的重要“器官”,同时依此感知的环境信息实现对机器
人的导航。机器人视觉信息主要指二维彩色 CCD 摄像机信息,在有些系统中还
包括三维激光雷达采集的信息。视觉信息能否正确、实时地处理直接关系到机
器人行驶速度、路径跟踪以及对障碍物的避碰,对系统的实时性和鲁棒性具有
决定性的作用。视觉信息的处理技术是移动机器人研究中最关键的技术之一
[1]
。
机器人导航的任务之一就是避开障碍物,所以机器人在行走过程中,要能
够区分可航行区域和障碍物区域
[2-5]
。随着计算机和图像处理技术的迅猛发展,
机器人视觉导航也不断地得到发展。目前移动机器人的导航大都采用基于视觉
或有视觉参与的导航技术。
自然环境中视觉导航的研究涉及到计算机视觉中的各个主要方面,是一个
有难度的综合性课题。视觉导航的基本任务包括全局定位、道路跟踪和障碍物
检测,其中每一部分都要以环境建模为基础。因为环境为机器人导航提供了很
充分的信息。机器人的视觉导航需要有陆标为依据。环境的某些特征可以称为
机器人导航的陆标。这些陆标分成定位陆标和导航陆标。以前的很多工作只是
基于定位陆标,因为它们为寻找正确路径提供了重要的依据。但是比如在人行
道中行走,道路跟踪和寻找入口的情况下,导航陆标也同样非常有用。根据陆
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oligaga
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