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双目立体视觉物体识别与定位

作　者: 高立宁
导　师: 阮秋琦
学　校: 北京交通大学
专　业: 信号与信息处理
关键词: 双目立体视觉 摄像机标定 目标识别 三维测距 双臂移动机器人
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
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内容摘要


近年来,智能移动机器人技术成为一个研究热点。立体视觉技术作为机器人智能导航、避障的最关键技术,受到了广泛的重视。本文利用双目立体视觉进行目标识别与定位,进而实现一个双臂移动机器人系统的导航与操作控制。论文对摄像机标定、目标识别、双目测距以及机器人运动学等问题进行了较深入的研究,并通过实验方法验证了所设计方案的可行性与可靠性。下面对完成的主要工作进行总结：第一、摄像机标定。传统的双目视觉系统在标定后需要保持两台摄像机之间的相对位置不变,而本系统中摄像机需要灵活转动。针对这个问题,提出了一个改进的摄像机模型,将云台的旋转角度作为摄像机模型的参数,以解决摄像机旋转后需要重新标定的问题,同时根据不同的假设模型给出了两种计算模型参数的方法,该改进模型允许摄像头灵活转动,增强了系统的适应性。第二、目标检测与识别。改进了HSV空间下基于颜色相似度的分割方法,该方法通过粗分割求取目标在当前光照条件下的颜色模板,相比采用固定的颜色模板,本文提出的方法对光照的影响具有自适应性。另外,在分割步骤中使用了目标轮廓信息作为约束条件,从而排除了环境中相似颜色背景的干扰。在完成分割之后,给出了使用不变矩进行形状匹配的度量方法。第三、三维测距。对两台摄像机不平行情况下进行深度恢复的方法进行了讨论,给出了使用改进摄像机模型将非平行情况转换到标准的平行情况下的测距方法。这样,在摄像机运动后的非平行情况下,依然可实现目标的三维测距。第四、双臂移动机器人系统控制。对系统的双臂进行了基于视觉伺服的运动学建模,并给出了逆运动学的求解方法。结合前面的视觉信息,对系统平台的移动和双臂倒水动作进行了合理的规划设计。最后,开发了一个具有演示功能的交互界面,能够很好地实现双目测距、双臂移动机器人系统控制等算法功能的演示。

全文目录


致谢  5-6
中文摘要  6-7
ABSTRACT  7-9
序  9-12
1 综述  12-24
  1.1 选题意义及研究背景  12-13
  1.2 双目立体视觉的研究内容  13-17
    1.2.1 摄像机标定  13-15
    1.2.2 特征提取  15-16
    1.2.3 立体匹配  16-17
    1.2.4 三维重建  17
  1.3 国内外研究现状与应用  17-20
  1.4 双目立体视觉存在的问题及发展趋势  20
  1.5 本论文的主要内容及结构安排  20-24
    1.5.1 本论文研究内容  20-21
    1.5.2 本论文结构安排  21-24
2 摄像机标定  24-44
  2.1 摄像机模型  24-30
    2.1.1 图像坐标系、摄像机坐标系与世界坐标系  24-26
    2.1.2 摄像机针孔模型  26-27
    2.1.3 非线性摄像机模型  27-29
    2.1.4 改进的PTZ摄像机模型  29-30
  2.2 Zhang的摄像机平面标定法  30-34
    2.2.1 单应矩阵的计算  31-32
    2.2.2 内外参数的求解  32-33
    2.2.3 极大似然估计  33-34
    2.2.4 径向畸变处理  34
  2.3 改进模型的标定方法  34-38
    2.3.1 投影矩阵的计算  35
    2.3.2 同形矩阵的计算  35-38
  2.4 实验结果  38-43
  2.5 本章小结  43-44
3 目标检测与识别  44-56
  3.1 图像分割  44-48
    3.1.1 基于RGB空间的分割方法  44-45
    3.1.2 基于HSV空间的分割方法  45-48
  3.2 基于不变矩的形状匹配  48-50
    3.2.1 Hu不变矩  48-49
    3.2.2 匹配算法  49-50
  3.3 实验结果  50-53
  3.4 本章小结  53-56
4 三维测距  56-66
  4.1 空间点重建的方法  56-57
  4.2 标准双目结构的计算方法  57-59
  4.3 立体匹配  59-60
  4.4 实验结果  60-64
  4.5 本章小结  64-66
5 机器人平台及系统实现  66-84
  5.1 平台简介  66-70
    5.1.1 机器人开发流程  67-68
    5.1.2 视觉模块  68
    5.1.3 机械手臂模块  68-70
  5.2 机器人伺服控制  70-75
    5.2.1 伺服系统运动学建模  70-72
    5.2.2 系统框架及算法流程  72-75
  5.3 实验结果  75-82
    5.3.1 手臂逆运动学的解  75-76
    5.3.2 系统演示平台  76-82
  5.4 本章小结  82-84
6 总结与展望  84-86
  6.1 总结  84
  6.2 展望  84-86
参考文献  86-90
作者简历  90-94
学位论文数据集  94

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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