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文檔簡介
1、隨著科學(xué)技術(shù)的進步,基于視覺的機器人導(dǎo)航及定位的研究得到了快速發(fā)展;視覺技術(shù)的研究同樣也成為了一個重要的研究領(lǐng)域,視覺技術(shù)的進步同樣使得移動機器人有著更加廣泛的應(yīng)用前景。目前的移動機器人的研究大都是基于視覺傳感器的,它首先采集場景的環(huán)境信息,之后對目標(biāo)進行識別,進行路徑規(guī)劃,最終完成導(dǎo)航。在整個處理過程中,視覺技術(shù)的研究至關(guān)重要。在本文中,移動機器人采用的是雙目視覺系統(tǒng),首先對近些年的已取得的技術(shù)進行了研究,采用了改進的攝像機標(biāo)定方法、
2、目標(biāo)識別方法以及圖像配準(zhǔn)方法,在硬件架構(gòu)中,采用了嵌入式的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)來進行移動機器人的設(shè)計。
本文創(chuàng)新點及主要工作如下:
?。?)通過對攝像機的模型和常用的標(biāo)定方法進行研究,本文采用Tsai兩步法進行攝像機標(biāo)定,這種方法計算簡單,而且方法靈活,定位精度高。
?。?)提出了改進的角點特征的立體匹配算法,來實現(xiàn)角點的快速檢測與匹配,方法采用粗匹配和精匹配兩個步驟來實現(xiàn),通過雙向灰度相關(guān)計算來實現(xiàn)對應(yīng)點的粗匹配,采用極
3、線約束和基礎(chǔ)矩陣實現(xiàn)對圖像的精匹配,從而獲得了圖像的最終精確匹配。本文所提出的方法具有良好的魯棒性及精確性,可以在保證圖像匹配精度的前提下,給移動機器人提供實時的數(shù)據(jù)。
?。?)本文采用的是一種基于不變矩特征的特征識別方法。該方法針對圖形的旋轉(zhuǎn)、平移以及縮放不變性的特點,通過特征提取就可以有效且準(zhǔn)確地識別目標(biāo)物體。
?。?)采用改進的顏色查找表進行圖像分割,并提出采用形態(tài)學(xué)中的區(qū)域顆粒分析法來進行目標(biāo)物體識別,提出了改進
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