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蛇形臂机器人视觉定位导航技术研究
作 者: 程德
导 师: 娄小平
学 校: 北京信息科技大学
专 业: 测试计量技术及仪器
关键词: 蛇形臂机器人 视觉定位导航 双目立体视觉 线结构光 摄像机标定 目标识别和定位
分类号: TP242
类 型: 硕士论文
年 份: 2013年
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内容摘要
视觉系统赋予了机器人感知周围环境的能力,基于视觉的定位导航技术是机器人智能化的主要研究方向之一。视觉定位导航也被称作视觉伺服,即利用视觉系统获取的环境反馈信息对机器人进行运动控制。蛇形臂机器人的多自由度特性决定了其工作环境是一个严格意义上的三维空间,许多应用于地面移动机器人的视觉定位导航技术并不适用于蛇形臂机器人工作环境的定位导航,使得蛇形臂机器人的视觉定位导航技术研究更具有挑战性。本文针对航空工业狭小受限空间等特殊复杂场合应用中的蛇形臂机器人定位导航任务需求,展开了蛇形臂机器人视觉定位导航技术研究,主要工作内容如下:(1)在蛇形臂机器人视觉定位导航系统分析的基础上,采用双目立体视觉技术进行位置测量定位,搭建了双目立体视觉三维空间位置测量定位系统,并完成了摄像机标定,视频图像畸变矫正,图像对立体校正,三维重建等实验,实验结果表明了双目立体视觉位置测量定位的可行性。(2)采用了基于十字型线结构光扫描辅助立体图像匹配的主动式双目立体视觉障碍物检测方法,实验结果表明,该障碍物检测系统较好解决了纹理信息缺乏的障碍物检测问题,提高了蛇形臂机器人快速避障能力。(3)在均值漂移图像分割的基础上进行了基于图像分割的目标识别和定位方法研究。目标识别:首先对图像进行目标区域分割,并完成目标区域标记,然后提取目标区域图像特征;最后在图像灰度,颜色等图像特征匹配的基础上完成目标识别。目标定位:首先对目标区域进行区域边界提取和跟踪,然后构建目标区域边界轮廓特征点视差图,最后通过双目立体视觉位置测量实现目标定位。本文中的蛇形臂机器人双目立体视觉系统具有较高的测量定位精度,摄像机标定反投误差达到0.1像素,三维空间测量定位相对误差达到0.4%,满足蛇形臂机器人三维空间目标定位任务需求。
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全文目录
摘要 4-5 ABSTRACT 5-9 第1章 引言 9-21 1.1 课题研究背景及意义 9-10 1.2 蛇形臂机器人国内外研究现状 10-15 1.2.1 机器人国内外研究现状 10-11 1.2.2 蛇形臂机器人国内外研究现状 11-15 1.3 机器人视觉定位导航技术国内外研究现状 15-19 1.3.1 机器人定位导航技术国内外研究现状 15-16 1.3.2 机器人视觉定位导航技术国内外研究现状 16-19 1.4 论文主要研究内容 19-20 1.5 本章小结 20-21 第2章 蛇形臂机器人视觉定位导航系统概述 21-32 2.1 蛇形臂机器人系统和视觉系统概述 21-23 2.1.1 蛇形臂机器人系统 21-22 2.1.2 蛇形臂机器人定位导航系统工作要求 22 2.1.3 蛇形臂机器人视觉定位导航系统 22-23 2.2 蛇形臂机器人视觉定位导航系统分析 23-29 2.2.1 视觉系统的视频图像采集和显示 23-24 2.2.2 基于位置的视觉障碍物检测和避障方法 24-25 2.2.3 基于图像特征匹配的目标识别和基于位置的视觉定位方法 25-27 2.2.4 基于非特定参照物的视觉全局定位方法 27-29 2.3 蛇形臂机器人视觉定位导航系统设计 29-31 2.3.1 视觉系统硬件需求 29-30 2.3.2 视觉系统结构设计 30-31 2.4 本章小结 31-32 第3章 双目立体视觉位置测量与定位技术 32-46 3.1 摄像机成像基本原理 32-34 3.2 双目立体视觉三维测量技术 34-38 3.2.1 简单的平视双目立体结构 35-36 3.2.2 一般的双目立体视觉测量系统结构 36-38 3.3 摄像机标定 38-42 3.3.1 单目摄像机标定 38-41 3.3.2 双目立体视觉的立体标定 41-42 3.4 摄像机标定实验和结果分析 42-45 3.4.1 单目摄像机标定实验和结果分析 42-44 3.4.2 双目摄像机标定实验和结果分析 44-45 3.5 本章小结 45-46 第4章 基于主动式双目立体视觉的障碍物检测方法 46-56 4.1 线结构光与双目立体视觉相结合的主动视觉障碍物检测技术 46-47 4.2 双目立体匹配 47-49 4.2.1 立体匹配约束条件 47-48 4.2.2 基于灰度区域的立体匹配方法 48 4.2.3 基于图像特征的立体匹配方法 48-49 4.2.4 相似性度量准则 49 4.3 基于 Hough 变换的直线特征提取 49-50 4.4 立体图像对预处理 50-53 4.5 视觉系统障碍物检测实验 53-55 4.6 本章小结 55-56 第5章 基于图像分割的目标识别和定位方法 56-66 5.1 均值漂移图像分割 56-61 5.2 基于图像分割和特征匹配的目标识别方法 61-63 5.3 基于图像分割和目标位置测量的目标定位方法 63-65 5.4 本章小结 65-66 第6章 总结和展望 66-68 6.1 总结 66 6.2 展望 66-68 参考文献 68-71 个人简历在学期间发表的学术论文与研究成果 71-72 致谢 72
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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化技术及设备 > 机器人技术 > 机器人
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