分布式視覺機(jī)器人導(dǎo)航中的定位算法的研究.pdf

1、無線復(fù)眼（WiME）導(dǎo)航是結(jié)合了生物學(xué)科發(fā)現(xiàn)和先進(jìn)信息技術(shù)于一體的新型機(jī)器人導(dǎo)航方案。本文主要研究并實(shí)現(xiàn)了WiME中機(jī)器人跟蹤定位的內(nèi)容，為機(jī)器人運(yùn)動伺服控制提供了實(shí)時(shí)的決策依據(jù)。本文主要對以下幾方面內(nèi)容進(jìn)行了研究： 1．論文對WiME系統(tǒng)的控制對象低智能電動輪椅建立了數(shù)學(xué)模型，并對WiME中作為單視神經(jīng)元的攝像頭進(jìn)行了標(biāo)定。 2．研究了靜態(tài)場景下基于背景差法的運(yùn)動目標(biāo)檢測定位，首先設(shè)計(jì)了在HIS圖像空間中前景分割閾值的

2、自動確定算法。為了快速獲得色標(biāo)的位置，設(shè)計(jì)了一種快速邊緣檢測算法，只需要提取出他的邊緣點(diǎn)就可以確定整個色塊的位置，同時(shí)可以通過前一幀中色塊的位置和色塊運(yùn)動的速度確定一個感興趣區(qū)域ROI，預(yù)測新一幀中色塊出現(xiàn)的位置，實(shí)現(xiàn)了運(yùn)動目標(biāo)的跟蹤識別。 3．根據(jù)已獲得的色塊在圖像中坐標(biāo)，通過計(jì)算獲得色塊在世界坐標(biāo)中的坐標(biāo)。并研究了使用非線性優(yōu)化的方法通過多個色標(biāo)計(jì)算輪椅朝向和位置的算法，由此可以獲得輪椅的位姿信息。 4．由于采用視覺

3、進(jìn)行定位受到攝像頭標(biāo)定質(zhì)量和光照因素的影響較大，帶來較大的定位誤差，為了獲得更高精度，本文將自主機(jī)器人定位中常用的基于概率方法的蒙特卡羅定位應(yīng)用到WiME系統(tǒng)中的輪椅定位中。將環(huán)境中單視神經(jīng)元獲得的輪椅位姿信息代替自主機(jī)器人自身視覺系統(tǒng)所獲的位姿信息，并將此視覺位姿信息對輪椅的自身編碼器位姿信息進(jìn)行迭代更新，不斷估計(jì)輪椅的當(dāng)前狀態(tài)，最終收斂于輪椅的真實(shí)位置，獲得比單純使用視覺定位更好的定位效果。最后通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了這個結(jié)論。 5．