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时间:2019-01-30
《基于双目视觉的运动机器人自动追踪与避障技术的研究.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、上海大学硕士学位论文-.-‘⋯。⋯●一‘⋯●⋯●一。⋯‘⋯-⋯-⋯。⋯’一。⋯。一。⋯●一’⋯。~‘一-⋯-⋯。一‘⋯‘⋯●⋯-⋯-一摘要运动机器人的追踪避障技术,一直是机器人技术研究中一个比较活跃的分支,也是一个多学科交叉的综合性课题。该课题涉及视频采集、图像处理、视觉测距、立体匹配、地图构建、路径规划、自动控制等多项技术领域。本文针对机器人追踪与避障技术中的几个关键问题,如双目视觉测距、路面分析、路径规划以及PLC控制等,进行了深入的研究和讨论。本文的主要工作集中在:(1)采用DirectShow技术搭建双目视频采集框架,通过自定义mySampleGrabber滤境实现
2、了图像格式从DirectShow框架到OpenCV框架的转换;(2)本文提出了一种改进型变焦测距方案,使得传统双目视觉测距系统的测量范围得到更好的延展性,测距能力有了更好的自适应性;(3)通过经典图像处理算法的组合使用,对采集到的路面区域、背景区域、目标及障碍物进行了有效分离,并且根据图像空间连续性原理提出了一种基于二次扫描的改进型模板匹配算法,使得算法效率有了明显提升;(4)根据测距模块测得的目标物深度信息还原物体的位置信息和尺寸信息,并以运动机器人当前位置为地图原点构建动态的障碍物地图,并使用二级目标分治策略来动态规划路线,以实现追踪过程中自动避障的目的;(5)使用OM
3、RONPLC可编程控制器,监听主机发送的RS232串口信号,触发相应的PLC输出端子,从而发出实际控制信号,控制运动机器人运动行进。其中,,本文在以下几个问题的研究过程中有创新点:(1)在视频采集部分自定义mySampleGrabber滤境实现了DirectShow框架到OpenCV框架的无缝连接;(2)在双目视觉测距部分提出的改进型变焦测距方案,提高了双目测距系统的测量精度和测量范围;(3)在图像匹配部分提出的基于二次扫描的改进型模板匹配算法,提高了图像匹配效率。此外本文开发的运动机器人自动追踪与避障系统采用模块化设计思想,接口定义明确,分工得当,在自动追踪和避障实验中收
4、到了良好的效果。关键词:(机器人技术、视觉测距、自动追踪、运动避障、地图构建)上海大学硕上学位论文一●一⋯一⋯一●一‘一‘一●一●一⋯一。一●一⋯一-一⋯一●⋯⋯一⋯一‘一●一一一‘一●--一⋯一‘⋯⋯一。⋯‘⋯⋯一⋯一⋯一⋯⋯’一‘一ABSTRACTRecently,researchonauto—trackingtechnologyanddodgingobstacletechnology,inmotorialrobotarea,isallactivefiliation.Inthispaper,auto-trackingrobotsysteminvolvemanytechn
5、ologysuchasvideocapture,imageprocess,distancemeasurement,maprebuilding,imagematching,routedecision,autocontrolandSOon.Andourworkisfocusedonthefollowingquestions:distancemeasurement,imageprocess,routedecisionandautocontr01.Inthispaper,wemainworkisbuildingtheauto-trackingrobotsystemwhichcanb
6、edividedintofivemainmodules,videocapturemodule,binoculardistancemeasurementmodule,SCeneanalysemodule,maprebuildingandroutedecisionmodule,PLCcontrolmodule.(1)Wedeveloped“mySampleGrabber'’filterforconvertingtheimageformatfromDirectShowplatformtoOpenCVplatform.(2)Anadvancedmethodispresentedto
7、extendthelengthandtheadaptiveabilityofdistancemeasurementsystem.(3)Weusemanycommonimageprocessalgorithmstodistillroadarea,backgroundarea,obstaclesandtargets.Andanewtemplatematchalgrithmispresented,basedonContinuityPrincipleofimage,whichCallperformmoreefficient
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