基于魚眼鏡頭的室外目標跟蹤定位和示教再現(xiàn)導(dǎo)航.pdf

1、自引導(dǎo)車AGV（Automated Guided Vehicle）的導(dǎo)航技術(shù)中，基于視覺的導(dǎo)航方式由于其信息量大而成為主要的研究方向。傳統(tǒng)的視覺導(dǎo)航方法采用的鏡頭通常視角較小，一次采集獲取的信息相對較少，當(dāng)觀測大角度范圍時需要通過旋轉(zhuǎn)云臺實現(xiàn)，實時性差，而且易于丟失目標。利用魚眼鏡頭構(gòu)建的全方位視覺系統(tǒng)，能夠一次采集半球域內(nèi)的環(huán)境信息，因此對于機器人的視覺導(dǎo)航具有重要的意義。
　　 全方位視覺有效地克服了云臺旋轉(zhuǎn)導(dǎo)致的圖像信息丟

2、失，使得目標的圖像特征更加穩(wěn)定，有利于AGV的視覺定位和導(dǎo)航。而且，采用單一的魚眼鏡頭構(gòu)建的全方位視覺系統(tǒng)，相對于相機拼接和反射式全景鏡頭，結(jié)構(gòu)更簡單，實現(xiàn)更方便，能大大簡化系統(tǒng)的設(shè)計。
　　 基于視覺的AGV導(dǎo)航必須要解決的問題是航標的識別和跟蹤，以及車體的定位。采用基于魚眼的全方位視覺系統(tǒng)的一個突出問題是圖像存在畸變，為了精確地定位車體，需要對跟蹤到的航標坐標進行矯正。由于全方位視覺系統(tǒng)采集的信息量大，背景較為復(fù)雜，且在室外

3、環(huán)境下光照變化劇烈，所以在識別和跟蹤算法方面，需要同時考慮這幾個方面的內(nèi)容。本課題選擇相對容易實現(xiàn)的模板匹配識別算法和魯棒性較好的粒子濾波跟蹤算法。通過實驗驗證，識別和跟蹤精度較高，能夠滿足AGV導(dǎo)航的需要。為了驗證AGV基于全方位視覺導(dǎo)航的精確性，課題采用的導(dǎo)航實驗方案是示教再現(xiàn)的導(dǎo)航方式，這種導(dǎo)航方式方便靈活，而且能夠很好地驗證導(dǎo)航的精確性和魯棒性。
　　 本課題采用單一魚眼鏡頭構(gòu)建全方位視覺系統(tǒng)，將其固定在AGV的頂端，以