移動(dòng)機(jī)器人的目標(biāo)識(shí)別研究.pdf

1、移動(dòng)機(jī)器人的目標(biāo)識(shí)別是以圖像處理、分析和理解為基礎(chǔ)，是一項(xiàng)多學(xué)科綜合的復(fù)雜技術(shù)，現(xiàn)在已經(jīng)滲透到軍事、空間探索、醫(yī)學(xué)、工業(yè)等各個(gè)領(lǐng)域，具有很大的適用價(jià)值和重要意義。本文是對移動(dòng)機(jī)器人的目標(biāo)識(shí)別技術(shù)進(jìn)行研究，主要完成以下幾個(gè)方面的工作：
　　 首先搭建移動(dòng)機(jī)器人的軟硬件平臺(tái)，采用上下位機(jī)的結(jié)構(gòu)，下位機(jī)采用于S3C241(和C8051F350作為處理器并搭建必要外部電路，用于對圖像信息的采集及機(jī)器人自主移動(dòng)的控制。下位機(jī)采集圖像信息后

2、，通過千線網(wǎng)絡(luò)將圖像數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳送至上位機(jī)，上位機(jī)選用PC機(jī)，用于對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理及目標(biāo)識(shí)別，最后將識(shí)別結(jié)果傳回移動(dòng)機(jī)器人作為機(jī)器人的決策依據(jù)。
　　 其次就是分析移動(dòng)機(jī)器人的主要噪聲干擾，介紹在室內(nèi)環(huán)境下的圖像濾波算法和二值化算法，通過實(shí)驗(yàn)仿真，選擇對抖動(dòng)噪聲具有抑制作用的濾波算法，提出Ostu閾值分割算法與Sobel邊緣檢測算子相結(jié)合的圖像二值化處理策略。
　　 接著研究對預(yù)處理后的目標(biāo)圖像的特征提取，在分析相對不

3、變矩、仿射不變矩、Zernike矩以及NMI優(yōu)缺點(diǎn)的基礎(chǔ)上，提出了一種新的組合不變矩，并對其進(jìn)行重點(diǎn)研究，通過實(shí)驗(yàn)仿真表明，新提出的組合不變矩不僅具有類內(nèi)聚合類間可分性，而且還具有一定的抗干擾能力，可以用來作為移動(dòng)機(jī)器人目標(biāo)識(shí)別的特征向量。
　　 最后介紹RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式分類器，提出RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練算法，并提出應(yīng)用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成基于圖像組合不變矩的目標(biāo)識(shí)別算法，最后通過對均勻性與非均勻性背景的相似目標(biāo)圖像進(jìn)行實(shí)驗(yàn)仿真表