移动机器人双目视觉定位与图像处理的研究

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1、天津大学网络教育学院专科毕业论文题目：移动机器人双目视觉定位与图像处理的研究完成期限：2017年3月5日至2017年3月15日学习中心：南京专业名称：机械制造与自动化学生姓名：张雷学生学号：151219403066指导教师：刘艳17摘要视觉移动操作机器人是机器人朝着智能化发展的热点。机器人虽然具有越来越高级的智能系统，但对于外部环境变化的适应能力还较为低下，其主要问题是缺乏像人一样的感知能力。为使机器人和人一样拥有对外界环境的感知能力，各国的研究者为机器人研制了如视觉、力觉、触觉和热觉等各种各样的传感器。作为能够对外部环境进行非接触测量的传感器，视觉传感器拥有采集信息量丰富，对环

2、境适应性强的优点，已经成为了目前应用最为广泛的机器人传感器之一。机器视觉为获取图像、分析景物的位姿动态、指导机器人动作的过程，它包括目标物体识别、目标物体检测、目标物体定位和运动分析等问题。本文从移动机器人的视觉系统开始，首先介绍了移动机器人视觉系统的概况和技术原理。然后阐述了移动机器人双目系统基本原理，并且利用实例来具体说明基于这三种视觉系统的图像处理方法。本课题主要研究的是双目视觉的摄像机标定、图像匹配、三维重建，使移动机器人在大尺度工作环境下，利用重建后的工件位置信息，控制移动机器人对工件进行操作。视觉导航实现移动机器人路径跟踪，通过对路径图像进行处理，获取横向偏差与偏航角

3、，对移动操作机器人位姿实时的调整，使其沿着规划好的路径行驶，到达目标点之后准确定位，最终完成移动机器人在无人操作下的工作。关键词：移动机器人定位视觉图像传感器17移动机器人视觉系统1、赋予移动机器人以人类视觉功能，能像人一样通过视频处理而具有从外部环境获取信息的能力，这对于提高机器人的环境适应能力、自主能力，最终达到无需人的参与，仿真人的行为，部分的代替人的工作，对发展移动机器人是极其重要的。视觉系统包括硬件与软件两部分。前者奠定了系统的基础；而后者通常更是不可或缺，因为它包含了图像处理的算法及人机交互的接口程序。从广义上说，移动机器人的视觉即是通过传感器获得可视化的环境信息的过

4、程，这不仅包括可见光的全部波段，还包括了红外光的某些波段和特定频率的激光、超声波，如图1-1所示。超声波传感器使用维护简单、价格便宜，在过去的几十年里得到了大量使用，但也存在不甚精确的缺点。激光传感器精确度高，虽然价格偏高但目前越来越多地得到人们的青睐。相对于前两个者，工作于可见光频段的摄像机获取的环境信息则显得十分丰富，这为其后的图像处理提供了广阔的空间。图1-1电磁波谱及声学谱2、视觉传感器有主动传感器和被动传感器两类。包括人类在内的大多数动物具有使用双目的被动传感器；也有类似蝙蝠的17动物，具有从自身发出的超声波测定距离的主动传感器。通常主动传感器的装置复杂，在摄像条件和对

5、象物体材质等方面有一定限制，但能可靠地测得二维信息。被动传感器的处理虽然复杂，但结构简单，能在一般环境中进行检测。超声传感器与激光属于主动传感器；绝大部分情况下摄像机、红外传感器均属于被动传感器，只有在待定情况下，如深水移动机器人视觉传感器自身带有光源才属于主动传感器。传感器的选用要根据目的、物体、环境、速度等因素来决定，有时也可考虑使用多种传感器并行协调工作。而且应用于移动机器人的视觉算法有别于其他方面的应用，其具体要求主要体现在：(1)实时性要求即算法处理的速度要快，它不但直接决定了移动机器人能够行驶的最大速度，而且也切要关系到整个导航系统的安全性与稳定性。举例来说，机器人的

6、避障算法都需要提前知道障碍物的方位以便及时动作，这种信息获得的时间越早，则系统就会有更多的时间对此做出正确的响应。由于视觉信息处理巨大的计算量对算法程序的压力很大，对室外移动机器人尤其如此。(2)鲁棒性要求由于移动机器人的行驶环境是复杂多样的，要求所采用的立体视觉算法能够在各种光照条件、各种环境下都尽可能保证其有效性。室内环境的机器人导航环境相对较好,但对于室外移动机器人或者是陆地自主车ALV，不确定性因素增加了很多，比如光照变化、边缘组织等，也不存在道路平坦的假设。为此，视觉导航算法在各种环境下都要求保证其有效性。(3)立体视觉算法也应该满足精确性要求但这种精确性与虚拟现实或者

7、三维建模所要求的精确性是有所差别的，因为立体视觉算法对道路地形进行重建的最终目的是为了检测障碍物，而不是为了精确描绘出场景。对于移动机器人来说，有时候忽略细节可以提高整个系统的稳定性。一般来说，移动机器人的视觉系统总是要有以下一些组成部分：a.一个或多个光信号发生器，可以是天然信号发射器（如物体环境光线的反射光），或是人造光信号发射灯（如闪光灯、激光光源）。b.用以接受结构体反射光信号的一个或多个传感器（如摄像机，这种摄像机产生的图像可以说是原始图像，但这种传感器不一定是光学传感