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文檔簡介
1、視覺可以幫助人類粗略的感知外界環(huán)境中的事物與自身之間的距離,從而進行適當(dāng)?shù)谋茏?,但對于機器人來說,因其自身軟硬件的條件約束,是很難像人類一樣高效的利用視覺進行導(dǎo)航的,而視覺導(dǎo)航(尤其是單目視覺)相對于傳統(tǒng)的利用傳感器進行導(dǎo)航的方式,其在低成本、實時性以及高精確度等方面表現(xiàn)出來的優(yōu)勢增加了它的研究價值。本文針對移動機器人利用視覺進行自主導(dǎo)航系統(tǒng)中運用到的邊緣檢測及單目視覺測距算法進行了詳盡研究。
本文基于機器視覺系統(tǒng)理論,構(gòu)建了
2、移動機器人的視覺測距系統(tǒng),使用單目視覺對進行邊緣檢測和測距,并使用Matlab對算法進行了仿真以及對實驗結(jié)果進行了研究與分析,本文將邊緣檢測算法運用在測距系統(tǒng)中是為了給測距提供必要的測量點,通過檢測出在圖像內(nèi)的指定事物與地面之間的交線,作為其局部可移動區(qū)域的邊界,這是貫穿本文的主要思路。
對圖像中指定的物體進行邊緣檢測,以期獲得其與地面之間的交線。外界環(huán)境因素對障礙物的邊緣檢測效果會帶來較大的影響,尤其是光照因素的影響更為突出
3、,通過對比分析,HSI顏色模型具有克服這一問題的能力。本文對色差在HSI顏色空間中的度量方法進行了改進并將其應(yīng)用在了邊緣檢測算法中,可以有效的增加邊緣檢測的精確度。對梯度算子 Prittew進行改進,并對邊緣像素點進行優(yōu)化,最后通過模板掃描得到目標邊緣的序列點集。本文通過仿真對基于HSI顏色空間的對障礙物進行邊緣檢測的方法進行了驗證,實驗結(jié)果表明本文中的算法適用于在未知室內(nèi)環(huán)境中對障礙物進行邊緣檢測,可以有效的提高檢測精確度和降低光照對
4、檢測效果的影響。
通過邊緣檢測獲取到障礙物與地面之間的交線之后,需要在交線上選取適量的點,測量出與這些點之間的距離即獲取移動機器人與障礙物之間的距離,進而規(guī)劃出局部可移動區(qū)域。通過分析攝像機成像模型,使用張正友攝像機標定方法,改變焦距對移動機器人使用的攝像機進行多次標定,從而獲取攝像機的內(nèi)外參數(shù)。本文提出了一種基于空間幾何約束的單目視覺測距算法,實現(xiàn)對移動機器人和障礙物之間的距離的測量,該算法具有運算量小、實時性好以及精確度高
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