室內(nèi)移動式服務(wù)機器人視覺搜索關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、伴隨著對人類感知機理研究的不斷開拓和計算機技術(shù)的不斷發(fā)展，智能移動機器人的先進控制成為學術(shù)界關(guān)注的熱點。而圖像處理、模式識別技術(shù)與理論、電子計算機科學的迅速發(fā)展，也使得機器人視覺的實際研究與應(yīng)用日益得到重視，并取得了令人矚目的成果。賦予機器人“看”的能力是機器人視覺研究的主要問題之一，機器人利用視覺實現(xiàn)對環(huán)境的識別是一個復(fù)雜的過程。因此，研究適用范圍廣、識別效率高的圖像識別方法對移動機器人研究領(lǐng)域具有重要的意義和理論價值。
　　本

2、文以Koala機器人及其控制系統(tǒng)為對象，重點研究并設(shè)計了一套機器人視覺搜索系統(tǒng)，在機器人視覺中引入視覺注意力選擇系統(tǒng)以提高搜索效率。機器人視覺搜索系統(tǒng)主要包括目標學習建模、基于視覺注意力選擇系統(tǒng)的目標區(qū)域預(yù)選取、目標精匹配識別三部分。本文主要完成如下工作:
　　首先，提出了一種基于SLIC超像素與CRF條件隨機場的圖像分割算法，與已有的圖像分割算法相比該算法對光照不均、背景模糊及目標區(qū)域復(fù)雜的情況具有魯棒性。使用提出的分割算法將訓

3、練圖像中的目標物體分割成模塊。
　　其次，介紹了視覺注意力選擇機制及注意力選擇模型及注意力選擇系統(tǒng)在機器人視覺中的應(yīng)用，設(shè)計了基于VOCUS注意力選擇框架下的目標區(qū)域預(yù)選取系統(tǒng)。結(jié)合本文提出的圖像分割算法對目標物體分塊建模，實現(xiàn)在場景中提取與目標相關(guān)的顯著性區(qū)域。
　　再次，針對視覺注意力選擇系統(tǒng)提取的顯著區(qū)域進行目標匹配識別。本文根據(jù)不同物體表面特征性質(zhì)制定了SIFT特征點匹配和顏色直方圖匹配的自適應(yīng)選擇算法，實現(xiàn)不同類型