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文檔簡(jiǎn)介
1、機(jī)器視覺(jué)是機(jī)器人感知外界環(huán)境的一種重要手段,而深度信息是機(jī)器人利用機(jī)器視覺(jué)感知外界的一個(gè)重要信息。雙目視覺(jué)是機(jī)器視覺(jué)領(lǐng)域的一個(gè)分支,也是一種獲取深度信息的重要手段。雙目視覺(jué)通過(guò)在不同角度觀察同一目標(biāo),對(duì)產(chǎn)生的圖像進(jìn)行特征提取、立體匹配和視差計(jì)算,并進(jìn)行重建三維場(chǎng)景來(lái)獲取深度信息。雙目視覺(jué)涉及的主要內(nèi)容有:圖像獲取、相機(jī)標(biāo)定、特征提取、立體匹配和三維重建。其中,立體匹配是雙目視覺(jué)研究中的重點(diǎn)和難點(diǎn)。本文提出基于Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的立
2、體匹配算法,利用雙目視覺(jué),研究了機(jī)器人目標(biāo)定位技術(shù),并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行了基于雙目視覺(jué)的機(jī)器人目標(biāo)定位實(shí)驗(yàn)。
首先,本文對(duì)國(guó)內(nèi)外基于雙目視覺(jué)的機(jī)器人目標(biāo)定位技術(shù)進(jìn)行了深入研究,了解研究現(xiàn)狀,總結(jié)分析了基于雙目視覺(jué)的機(jī)器人目標(biāo)定位技術(shù)中涉及的研究重點(diǎn)和難點(diǎn);明確了本文的主要研究?jī)?nèi)容和研究工作。
其次,研究了立體視覺(jué)基本原理,特別是雙目視覺(jué)理論。在分析比較雙目視覺(jué)系統(tǒng)原理的基礎(chǔ)上,本文采用基于平行光軸的雙目視覺(jué)系統(tǒng)作為機(jī)器人
3、目標(biāo)的定位的基本結(jié)構(gòu),并從幾何角度分析了目標(biāo)深度與視差之間的關(guān)系,奠定了雙目視覺(jué)目標(biāo)定位的理論基礎(chǔ)。
再次,重點(diǎn)研究了雙目視覺(jué)目標(biāo)定位涉及的關(guān)鍵技術(shù),特別是坐標(biāo)系統(tǒng)、相機(jī)模型、相機(jī)標(biāo)定、雙目相機(jī)標(biāo)定與校正、三維重建等技術(shù);另外,重點(diǎn)研究了基于張正友法的相機(jī)標(biāo)定技術(shù),并采用該方法對(duì)本文實(shí)驗(yàn)使用的相機(jī)進(jìn)行標(biāo)定。
然后,深入研究了雙目立體匹配,在分析研究了雙目立體匹配基本原理、立體匹配約束、立體匹配難點(diǎn)和立體匹配算法的基礎(chǔ)
4、上,利用能量最小化方法,提出一種基于Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的立體匹配算法;立體匹配中的極線約束、唯一性約束、平滑性約束和相似性約束引入到Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能量函數(shù)中,不斷更新神經(jīng)元狀態(tài),從而最小化Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能量函數(shù),最終計(jì)算出視差圖。
最后,在理論研究的基礎(chǔ)上,搭建了基于雙目視覺(jué)的機(jī)器人目標(biāo)定位實(shí)驗(yàn)平臺(tái);在平臺(tái)上分別開(kāi)展了相機(jī)標(biāo)定、雙目相機(jī)標(biāo)定、基于Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)立體匹配和機(jī)器人目標(biāo)定位等實(shí)驗(yàn),
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