基于双目视觉机器人自定位与动态目标定位.pdf

"基于双目视觉机器人自定位与动态目标定位" 本文主要讨论基于双目视觉机器人的自定位与动态目标定位技术。该技术能够实现在复杂环境下的机器人自定位与动态目标定位，解决了传统方法中易受噪声、遮挡、光照变化等干扰的缺陷。 文章介绍了基于HSV颜色模型的特征准确分割出人工路标，根据视差原理确定机器人位 置。在复杂环境下，机器人自定位的精度较低，难以满足实际应用的要求。为解决该问题，本文提出了一种基于Harris算子实现动态目标精确定位的方法。 该方法首先使用帧间差分法检测运动目标，然后在运动目标上基于Harris算子提取多个特征点，最后根据视差原理计算出运动目标的位置。实验结果表明，该方法能够克服外界干扰，具有较强的适应性和实时性。 此外，本文还讨论了双目立体视觉技术在机器人自定位与动态目标定位中的应用。双目立体视觉技术能够直接模拟人类双眼处理外界环境，能够代替人类完成危险的工作。基于双目立体视觉技术的机器人自定位与动态目标定位主要分为六个步骤：图像获取、图像预处理、摄像机标定、特征点提取、特征点的立体匹配和基于视差原理实现机器人定位。 在特征点提取和立体匹配方面，本文提出了基于Harris算子实现动态目标精确定位的方法，解决了传统方法中的缺陷，如依靠目标的形状、颜色等特征检测目标，计算简单但极易受噪声干扰。 本文的技术能够实现在复杂环境下的机器人自定位与动态目标定位，具有较强的适应性和实时性，对于机器人技术的发展具有重要意义。 知识点： 1. 基于双目视觉机器人的自定位与动态目标定位技术。 2. HSV颜色模型在机器人自定位中的应用。 3. Harris算子在动态目标精确定位中的应用。 4. 帧间差分法在运动目标检测中的应用。 5. 双目立体视觉技术在机器人自定位与动态目标定位中的应用。 6. 特征点提取和立体匹配在机器人自定位与动态目标定位中的重要性。 7. 机器人技术在复杂环境下的应用和发展前景。