基于立体视觉的移动机器人路径规划与避障技术的研究

上海大学硕士学位论文基于立体视觉的移动机器人路径规划与避障技术的研究姓名：赵静申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：陈一民20090101基于立体视觉的移动机器人路径规划与避障技术的研究作者：赵静学位授予单位：上海大学相似文献(10条)1.学位论文温奎基于立体视觉的移动机器人目标定位2006随着移动机器人被广泛地使用到军事、生产、生活等许多领域，受到了世界各国的普遍关注，而基于立体视觉的移动机器人定位导航B成为智能机器人热点研究方向之一。本文以AS-RF机器人的双日立体视觉为平台，对摄像机标定、目标特征提取及特征匹配、目标定位等方面进行了深入细致的基础性研究。用VC++6.0和OpenCV函数数库实现了这些算法，主要了作包括以下几个方面：首先针对本课题的实际情况，提出了一种介于传统标定和自标定的内外参数标定分离的方法，内参数标定采用张正友标定方法，用手工方法获取模板特征点图像坐标，通过实验和计算获取精确的内参数。外参数标定通过左右摄像机的位置关系和选取左摄像机为参考模型获取，这种标定方法具有精度高易操作、速度快等特点。其次研究了基于特征的立体匹配方法，本文采用了适合本课题实时性要求的图像预处理方法，在图像分割中，采用自适应图像分割方法并给出实验结果。进行目标特征提取时，考虑自然环境下受阴影的影响，针对具有圆形特征的目标，采用了改进的Hough变换检测圆的方法来精确地提取目标圆心特征，然后用外极线约束对左右图像所提取的特征点进行匹配。最后结合摄像机标定技术和所提取的特征点，采用摄像机成像逆变换方法计算目标特征点的三维坐标，从而对目标进行定位。实验结果表明本课题采用的双日立体视觉定位方法具有较高的精度。这为后续的基于立体视觉的机器人导航研究提供良好的基础。2.学位论文马玉娇基于立体视觉里程计的移动机器人定位研究2009移动机器人要在未知环境中实现自主导航就必须具备定位与构图的能力。定位是机器人导航最基本的环节。近年来，随着计算机视觉技术的发展，基于视觉的机器人定位技术正在快速的发展。视觉具有信息量大、特征丰富、适应范围广等特点，可以为解决机器人定位问题提供良好的信息来源。丰富的信息也给视觉定位带来了很多的问题，要求算法具有较好的实时性和相当的鲁棒性。本文系统的研究了基于立体视觉里程计的移动机器人定位技术，对其具体的实现方法与步骤进行了深入的分析和研究，并进行了必要的实验以验证算法的正确性与有效性。首先，介绍了机器人定位技术，并在此基础上对视觉里程计定位技术的研究意义及国内外发展现状进行了阐述。同时，讨论了双目立体视觉的相关问题，包括其研究内容；发展现状；成像基本原理；摄像机模型及极线几何原理。其次，分析了几种常见的特征提取算法，着重研究了SIFT特征提取算法，探讨了基于BBF的最近邻搜索的匹配策略，并通过实验验证了SIFT算法的鲁棒性。比较了Harris角点提取算法与SIFT特征提取算法，实验结果表明SIFT算法更适合用于视觉里程计系统中。最后，研究了基于立体视觉里程计的移动机器人定位算法及其实现，提出了基于最小平方中值定理的立体视觉里程计算法。算法通过特征匹配和特征跟踪得到路标点的三维信息，并结合最小平方中值定理进行运动估计，得出了机器人的位姿信息，实验表明该方法具有较好的定位效果。3.期刊论文刘伟军.董再励.郝颖明.朱枫基于立体视觉的移动机器人自主导航定位系统-高技术通讯2001,11(10)描述了一种基于立体视觉的移动机器人自主导航定位系统.该系统采用双目立体视觉完成环境特征的3D信息提取,实时计算出机器人相对作业目标的位姿(6D)关系,导引移动机器人控制系统按目标导向进行运动.系统在相对位姿计算中采用旋动(Screw)理论,将带约束的多变量函数的非线性优化问题转化为线性方程组的最小二乘问题,简化了计算复杂性.实验表明,这个导航定位系统在定位精度和数据处理速度上均可满足机器人导航的要求.4.学位论文刘兴荣用于移动机器人的立体视觉技术2003该文的主要工作包括:1.绍了HEBUT-I型移动机器人的车体结构及系统主要硬件构成.对移动机器人驱动系统的速度控制特性、位置控制特性进行了定量分析,确定了移动机器人的驱动方式.设计了HEBUT-I型移动机器人的视觉系统,并简要介绍了该视觉系统各部分的作用.2.在分析比较摄像机常用的三种模型:透视投影模型(小孔摄像机模型)、正交投影模型和拟透视投影模型的基础上,确定了HEBUT-I型移动机器人视觉系统中摄像机模型采用小孔摄像机模型.并按照HEBUT-I型移动机器人视觉系统中摄像机的配置关系,详细分析了摄像机横向配置的立体视觉模型,对该模型的共同可视范围、模型误差进行了深入的研究,同时对由于摄像机的配准误差而产生的误差进行了分析.3.在总结各种摄像机标定方法的基础上,根据HEBUT-I型移动机器人实际视觉定位精度的要求,提出了CCD摄像机的一种快速标定方法.实验表明该方法可以获得较高的摄像机标定精度,足以满足移动机器人视觉定位精度的要求.4.根据移动机器人的工作环境比较复杂的情况,在分析比较了几种常用的边缘提取算子的基础上,该文选择了Sobel算子进行了边缘提取.提出并实现了分阶段定位策略,即先宏观粗定位,然后从从该点出发向外扩张寻求目标区域的边缘轮廓,提取到图象的边缘后,再获取图象形心,该方法大大减小了特征提取和立体匹配的计算量,提高了识别速度.5.对系统进行了大量视觉定位实验,实验精度证明了该文提出的视觉定位算法是简单、有效、可行的.5.期刊论文段华.赵东标.DuanHua.ZhaoDongbiao基于立体视觉的移动机器人动态避障方法-机械科学与技术2006,25(6)提出了一种新颖、有效地基于立体视觉的移动机器人动态避障方法.首先提取出可疑障碍物区域,然后引入最大包围盒得到障碍物投影到水平路面的二维尺寸,接着利用几何知识获取障碍物相对机器人的运动速度和可能发生碰撞的方位.最后使用基于速度改变最小原则和速度改变最佳原则来完成机器人的动态避障.仿真结果表明该方法能够使移动机器人在具有静态和动态障碍物的复杂环境中安全避障.6.学位论文雍超基于避障的移动机器人立体视觉算法研究2004自主移动机器人可以被广泛地应用到军事、生产、生活等许多领域,因此受到了全世界各国的普遍关注.然而,作为机器人技术中的一个关键部分,现有机器人视觉技术还存在很多问题需要改进.作者所在实验室的多个移动机器人研究项目都涉及机器人双目立体视觉的研究.依托这些项目提供的软硬件支持,该文对摄像机定标、图像匹配和障碍探测等方面进行了深入细致的基础性研究,主要包括如下几个方面的工作:1)开发了一种新的简单而有效的摄像机定标技术.它的精度高,容易操作,速度快,并具有很好的通用性,可以用到任意的计算机视觉系统中.2)实现了一种新的基于多重假定视差的匹配算法,很大程度解决了其他匹配算法中匹配某些象素精度不高的问题.它的另外一个重要特点是可以被移植到许多现有的匹配算法中去,有效提高这些现有算法的匹配性能.3)基于我们开发的摄像机定标技术,利用外极线约束条件对图像进行校正,一方面消除径向失真,另一方面使得立体图像对中的所有对应点都位于同一扫描行上,为图像匹配提供了良好基础.4)该系统不进行精确的三维场景重建,而是提出一种在较为粗糙的水平上恢复场景的策略,把摄像机定标、图像匹配等若干环节带来的累积误差的影响降到最低.同时它又可以节约三维重建的时间,提高系统效率.实验证明这样的策略对于越障机器人来说尤为合适.实验表明,该文介绍的基于立体视觉的障碍探测系统具有良好的表现.该文描述的双目立体视觉算法是一个相对通用的算法,其中的摄像机定标,匹配算法等技术可以移植到任何其他一种移动机器人双目视觉系统中去,这为后续研究提供了良好的基础.7.学位论文胡华梅未知环境中基于视觉的移动机器人障碍物检测研究2007根据周围环境信息，检测障碍物是移动机器人导航技术研究的一个重要内容。本文研究的是未知环境中移动机器人基于视觉的障碍物检测。主要的研究内容包括：图像自适应分割、立体视觉标定、立体视觉障碍物检测三个部分。图像自适应分割部分分析了颜色的色彩系统，研究了各类图像分割的方法，然后提出了当机器人行进路面颜色基本一致时，采用自适应分割的方法可初步划分出可疑障碍物区域。立体视觉标定部分是立体视觉障碍物检测研究的前提。该部分简单介绍了摄像机模犁、各坐标系之间的关系；同时由于实验过程中，我们采用的立体视觉系统是通过控制摄像头和云台的旋转，构成类似于双摄像机平行放置的系统，因此我们提出了一种直接利用投影直线相交的原理对立体视觉摄像机系统进行标定的方法。该方法简单，计算量较传统标定方法明显减少。立体视觉障碍物检测部分提出直接选取待判断区域的对角线作为研究对象，通过空间点三维重建获得图像中点的三维信息，然后根据其高度值判断是否为障碍物区域。通过对以上内容的研究可知：如果对图像中的每个像素都应用立体视觉的方法来检测障碍物，则计算非常复杂，而单独应用自适应分割的方法又无法识别一些伪障碍物区域，因此，本文提出了一种基于自适应图像分割和立体视觉方法相结合的障碍物检测算法。首先实时提取机器人行进参考路面的平均色度值，对图像进行自适应分割，初步划分出可疑障碍区域；然后选取可疑障碍区域对角线上的点，运用立体视觉的方法进一步提取出可靠的障碍区域。同时，本文找到并且理论证明了两摄像机平行放置时，左右图像中区域对角线的对应关系。在此基础上进行图像的匹配搜索，减少了搜索区域。最后，通过实验验证了上述方法的正确性和可行性。本文摄像机标定部分采用Matlab编程，移动机器人障碍物检测系统是在VC++环境下开发的，实验结果表明该系统能适应光照条件变化，快速可靠地检测出移动机器人行进前方的障碍物。8.会议论文苏连成.罗川江.朱枫基于单相机的移动机器人全向立体视觉导航系统2007提出了用单相机获取全向立体信息的方法.利用一个普通透视相机和两个双曲面反射镜组成折反射全向视觉系统，通过空间一点经两镜面反射后在像平面上成像于两点，计算出两入射光线的方程，从而通过一个相机实现立体视觉.实验结果表明，通过视觉系统获取的全向图像可以恢复出周围的深度信息，精度满足移动机器人障碍物识别和导航的要求.9.会议论文丛杨.郑群辉.唐延东基于立体视觉的移动机器人楼梯识别2008本文提出了一种结构化环境下,基于立体视觉的机器人楼梯识别算法,并将算法该应到自主移动机器人上。该算法首先利用二维图像分析的方法搜索楼梯的疑似区域；进而利用立体视觉对各个疑似区域进行精确三维重建,结合三维信息重构楼梯平面,排除虚假疑似楼梯区域；最后判定机器人和楼梯的相对位姿关系,引导机器人爬楼梯。最终我们将该算法应用到了自主移动机器人上,通过在各种光照条件下的实验,进一步验证了该算法的准确性和快速性。10.学位论文陈白帆移动机器人立体视觉三维重建系统的研究与开发2004本文以立体视觉原理及投影几何学理论为基础,对立体视觉的三维重建技术进行研究,开发了一个基于移动机器人立体视觉的三维重建系统.该系统主要是对移动机器人漫遊过程中所处的某个感兴趣的场景进行较详细的研究.通过立体视觉平台的运动,左右两摄像机采集到同一场景不同视觉方位的图象,从而进行摄像机标定、特征匹配,并计算出感兴趣点的深度信息及空间三维坐标.文中所提出的三维重建系统主要包括摄像机标定、特征匹配、三维坐标计算这三个部分.在摄像机标定部分,首先通过建立摄像机透射投影模型,引入了摄像机参数、基本矩阵、投影矩阵和单应性矩阵等概念.本文在分析较为经典的Zhang's摄像机标定方法中发现该方法需参数已知的模板,这个前提条件对于移动机器人是无法实现的.因此,文中提出了一种新的基于反对称矩阵特性的摄像机标定方法,该方法不需模板、不需严格限制摄像机的运动,且结果满足系统要求.在特征匹配部分,系统采用了较常用的Harris角点进行特征提取,通过左右两图象的特征点之间的相关性得到候选匹配对.然而,由实验可知,其匹配结果中存在较多的误匹配.针对此问题,本文利用立体视觉特有的外极线约束关系,即基本矩阵,