基于雙目視覺的六足機器人地形重建及場景識別.pdf

1、國內(nèi)圖書分類號：TP242.6學(xué)校代碼：10213國際圖書分類號：681.5密級：公開工程碩士學(xué)位論文士學(xué)位論文基于雙目視覺的六足機器人地形重建及場景識別碩士研究生：周瑜導(dǎo)師：趙杰教授申請學(xué)位：工程碩士學(xué)科：機械工程所在單位：機電工程學(xué)院答辯日期：2016年6月29日哈爾濱工業(yè)大學(xué)工程碩士學(xué)位論文I摘要在六足機器人任務(wù)執(zhí)行過程中，研究如何提高其地形場景信息的感知及識別能力是一個非常關(guān)鍵的問題。機器人地形場景信息獲取的方式有很多，其中憑借

2、著獲取信息量大、高效率等優(yōu)勢而得到廣泛應(yīng)用的雙目立體視覺方式，不僅能夠獲取到場景的二維圖像信息，而且可以通過立體匹配技術(shù)恢復(fù)出場景的三維信息，是六足機器人地形三維重建與場景識別的理想方式。在基于雙目視覺的六足機器人地形三維重建中，針對立體匹配精度與速度相互制約的問題，研究能使二者同時滿足應(yīng)用需求的立體匹配優(yōu)化算法是課題研究的重中之重。因此在雙目系統(tǒng)標(biāo)定與極線校正的前提下，引入了基于支撐點鄰域擴展的立體匹配算法策略，在保證匹配精確度的同時

3、加快了全局最優(yōu)視差值求解速度，實現(xiàn)了地形場景視差圖的實時準(zhǔn)確獲取。通過視差圖能夠恢復(fù)出地形表面的三維點云數(shù)據(jù)，但由于點云數(shù)量巨大很難處理，因此結(jié)合兩種主流算法的優(yōu)勢提出了基于八叉樹拓?fù)潢P(guān)系的曲率精簡法，在保證精度的同時兼顧了速度與簡度。為了實現(xiàn)地形表面精細(xì)建模以指導(dǎo)六足機器人落足點選取，在改進(jìn)組合兩種常用三角剖分算法的基礎(chǔ)上，提出了基于2DDelaunay投影的邊界點生長法，在保證重建質(zhì)量的同時提高了效率。針對不同特點的任務(wù)執(zhí)行場景，六

4、足機器人一般要采用不同的運動策略。由于傳統(tǒng)的場景識別方法無法保存經(jīng)驗知識，因此在深入研究深度學(xué)習(xí)原理及特點的基礎(chǔ)上，提出了基于CNN深度學(xué)習(xí)模型的場景識別方法，通過場景圖像的訓(xùn)練使六足機器人獲得了類似于人類思維的經(jīng)驗記憶場景識別能力。為了驗證在基于雙目視覺的六足機器人地形重建與場景識別中所提算法的有效性與可行性，分別對雙目視覺立體匹配、地形表面三維點云精簡與三角網(wǎng)格化重建、深度學(xué)習(xí)場景識別進(jìn)行了實驗，實驗結(jié)果驗證了各研究階段所提算法在速