NAO機(jī)器人單目視覺研究及其在物體搜救中的應(yīng)用.pdf

1、隨著科技的不斷進(jìn)步，機(jī)器人逐漸走進(jìn)人們的視線，NAO機(jī)器人作為在世界范圍內(nèi)研究運(yùn)用最廣泛的機(jī)器人之一，其單目視覺逐漸成為人們研究的熱點(diǎn)。本文以NAO機(jī)器人為開發(fā)平臺(tái)，以機(jī)器視覺為基礎(chǔ)，搭建迷宮，模擬物體搜救的場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)在未知的迷宮環(huán)境中，找到物體、抓取物體，并挑選最優(yōu)返回路徑，把物體成功帶出迷宮。本文首先介紹了NAO機(jī)器人的硬件設(shè)備、軟件環(huán)境、視覺系統(tǒng)及其研究現(xiàn)狀，然后分別對(duì)路徑規(guī)劃、航偏校正、目標(biāo)識(shí)別與抓取、最優(yōu)返回路徑進(jìn)行了深入研究

2、。本文的主要工作分為以下四個(gè)部分:
　　在路徑規(guī)劃方面，由于物體在迷宮中的位置未知，因此通過比較常用的兩種路徑規(guī)劃算法，即深度優(yōu)先搜索算法和廣度優(yōu)先搜索算法，選取深度優(yōu)先搜索算法進(jìn)行路徑規(guī)劃，以此搜索物體。
　　在航偏校正方面，NAO機(jī)器人在迷宮里由于電機(jī)自身誤差、發(fā)熱等因素會(huì)造成行走偏差，最終導(dǎo)致機(jī)器人碰撞迷宮墻壁，影響機(jī)器人的正常行走。因此，提出了航向修正、機(jī)體側(cè)移相結(jié)合的校正方法。
　　在目標(biāo)識(shí)別與抓取方面，通過

3、閾值得到物體的二值圖，并計(jì)算出輪廓的周長(zhǎng)、面積。設(shè)定閾值判定周長(zhǎng)、面積以及周長(zhǎng)的平方與面積的比值，當(dāng)三者同時(shí)滿足閾值條件時(shí)，則該輪廓是目標(biāo)物體的輪廓。計(jì)算物體的中心在圖像中的位置，通過多次調(diào)整機(jī)器人的位置、角度，并且持續(xù)判斷物體的中心在圖像中的位置，使小棒位于攝像頭視野中的特定位置。當(dāng)小棒的中心在圖像中處于可抓取的范圍內(nèi)時(shí)，執(zhí)行預(yù)先設(shè)定好的抓取動(dòng)作，實(shí)現(xiàn)小棒的抓取。
　　在最優(yōu)返回路徑方面，當(dāng)在進(jìn)行路徑規(guī)劃時(shí)，是不斷存儲(chǔ)迷宮信息的

4、，因此當(dāng)迷宮出現(xiàn)新的路徑信息時(shí)，則添加到列表中，當(dāng)出現(xiàn)死角時(shí)，則進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整，并對(duì)列表進(jìn)行相應(yīng)的刪除和添加。依此規(guī)律，最終找到物體時(shí)，列表中存儲(chǔ)的就是最短路徑，抓取完物體后，進(jìn)行回溯操作，不斷提取列表中的最后一個(gè)列表，判斷方向，并進(jìn)行相應(yīng)運(yùn)動(dòng)，即運(yùn)用了找到的最短路徑，把物體帶出迷宮。
　　本文采用Python進(jìn)行程序的編寫，利用NAO機(jī)器人進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)在迷宮中找到物體、抓取物體，挑選最優(yōu)路徑返回的目的。通過分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果，驗(yàn)證了