基于视觉的矿井救援机器人场景识别英文文献翻译.doc_基于视觉语言模型的机器人操作场景理解榜单资源-CSDN文库

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197 浏览量 2023-07-13 21:18:56 上传评论收藏 91KB DOC 举报

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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

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