学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

计算机视觉在挖掘机器人行走中的应用

作　者: 胡晓杭
导　师: 潘双夏
学　校: 浙江大学
专　业: 机械设计及理论
关键词: 计算机视觉挖掘机器人路面识别图像匹配三维测量
分类号: TP242.62
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 76次
引　用: 0次
阅　读: 论文下载

内容摘要

本文在综合分析了计算机视觉和智能挖掘机器人的历史和现状后,针对挖掘机器人在自主行走和自主挖掘中遇到的困难,研究了道路识别算法和图像匹配算法,主要进展如下:1、在计算机视觉系统和图像处理前期工作基础上对重要部件进行选型和布置。2、道路识别算法的研究:使用分块图像增强技术,并用特征点表示非路面区域,用直线拟合技术模拟道路边界。实验证明这一方法对非结构化道路识别是有效性的。3、通用图像匹配算法的研究:在分析经典图像匹配算法不足的基础上,提出一种基于灰度位置信息的通用图像匹配算法。该算法以像素间的相对位置为基础,并与局部匹配算法相结合,具有算法实现简单,匹配鲁棒性高等优点。4、介绍了双目视觉测量的原理和数学模型,通过对简化的平行光轴模型的实验,证明了该方法的可行性和可靠性。

全文目录

致谢  4-5
摘要  5-6
Abstract  6-7
目录  7-10
1 绪论  10-17
  1.1 引言  10-11
  1.2 计算机视觉技术概述  11-13
    1.2.1 简介  11
    1.2.2 发展  11-12
    1.2.3 应用  12-13
  1.3 挖掘机器人的发展现状  13-15
  1.4 课题的提出及其意义  15-16
  1.5 研究内容  16-17
    1.5.1 研究重点和难点  16
    1.5.2 研究任务和目标  16-17
2 挖掘机器人的视觉系统  17-27
  2.1 一般视觉系统的构成  17
  2.2 数字图像的获取  17-20
    2.2.1 CCD工作原理  17-18
    2.2.2 坐标系  18-20
  2.3 摄像机标定  20
  2.4 图像分割  20-24
    2.4.1 图像分割的一般模型  20-21
    2.4.2 基于边缘的分割技术  21-23
    2.4.3 基于区域的分割技术  23-24
  2.5 主要部件的选型与布置  24-26
    2.5.1 摄像机的选型  24-25
    2.5.2 硬件处理器的选定  25
    2.5.3 挖掘机的布置  25-26
  2.6 小结  26-27
3 基于单目视觉的非结构化道路识别  27-45
  3.1 引言  27-30
  3.2 图像增强  30-39
    3.2.1 频域增强  30-31
    3.2.2 空间增强  31-34
    3.2.3 实验及结果  34-39
  3.3 直线拟合技术  39-43
    3.3.1 特征点提取  39
    3.3.2 Hough变换  39-43
    3.3.3 实验及结果  43
  3.4 小结  43-45
4 基于灰度位置信息的图像匹配算法  45-56
  4.1 引言  45-47
    4.1.1 全局匹配算法  45-46
    4.1.2 局部匹配算法  46-47
  4.2 图像匹配算法分析  47-50
    4.2.1 基于灰度的算法  47-48
    4.2.2 Hausdorff距离法  48-49
    4.2.3 序列测度法  49-50
  4.3 基于相对灰度位置信息的图像匹配算法  50-55
    4.3.1 相对灰度位置信息图的定义  51
    4.3.2 相对位置的确定  51-52
    4.3.3 特征的匹配过程  52-53
    4.3.4 实验结果  53-55
  4.4 小结  55-56
5 基于双目视觉的三维测量  56-67
  5.1 引言  56
  5.2 常用的主动测量方法  56-60
    5.2.1 莫尔条纹法  56-58
    5.2.2 超声波  58-59
    5.2.3 激光  59-60
  5.3 双目立体视觉测量  60-65
    5.3.1 双目成像原理  61
    5.3.2 极线约束  61-63
    5.3.3 三维坐标计算  63-65
  5.4 实验结果  65-66
  5.5 小结  66-67
6 总结与展望  67-68
  6.1 研究总结  67
  6.2 研究展望  67-68
参考文献  68-73
硕士期间发表的论文  73

计算机视觉在挖掘机器人行走中的应用

内容摘要

全文目录

相似论文