基于静态摄像机的室内移动机器人全局定位研究

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1、东南大学硕士学位论文基于静态摄像机的室内移动机器人全局定位研究摘要本文详细研究了基于静态CCD摄像机的室内移动机器人全局定位方法及其应用，并结合Pioneer2-DX移动机器人进行了实验研究。本文主要完成了以下工作1建立了室内移动机器人全局定位环境模型。所用CCD摄像机固定在墙上，对移动机器人的工作空间拍摄彩色图像，并利用计算机对其进行数字采集。为了简化图像处理，提高识别机器人的精度，将一单色小球固定于移动机器人上方，作为移动机器人的标识。2．详细研究了图像分割方法。在分析比较多种图像分割方法的基础上，本文采用HSI颜色空间，以色调H信息为主以饱和度s信息

2、为辅的方法对彩色图像进行分割。同时针对目标区域中心点的求取，提出了实时性和准确性相对较高的最大面积动态匹配法。3．研究了摄像机标定问题。针对摄像机标定问题的复杂性，本文引入了能够直接确定像平面和空间平面映射关系的多项式拟合方法，避开了传统摄像机标定的烦琐，实现移动机器人的全局位置定位。同时，本文采用了电子罗盘这一传感器确定移动机器八方向角。在上述基础上，结合Pioneer2DX移动机器人研究了基于全局定位系统引导的移动机器人导航控制算法。4最后本文将移动机器人全局定位系统构建成开放式视觉智能体结构，并将其应用于移动机器人抓球过程中。同时针对抓球过程中避碰闻

3、题提出了一种简便有效的圆形避障算法。关键词：移动机器人，定位，摄像机标定，彩色图像分割，智能体东南太学硕士学位论文基于静态摄像机的室内移动机器人全局定位研究ABSTRACT11Emainresearchofthisthesisisfocused011thegloballocalizationoftheindoormobilerobotusingastaticCCDcamel'a．AndsomemethodsarepresentedtorealizethispurposeAlsosome喇mentsandapplic砸ousbasedonthePioneer

4、2一DXmobilerobotafe细dns妇刚!kmain“ⅨkofmislhesisCallbestmammizedasfoUows：lFirstly,allenvironmentmodeliscoaslructedforthelocalizationoftheindeelmobilerobot,inwhichoneCCDcitmolraism∞medonthesidewall协taketheimageofthemobilerobotanditsworkspace．Inordertosimplifyimagesegmentationandincreas

5、elocalizationprocise，achromatichallismountedontopofthemobilerobot2Secondly,thetechnologyofimagesegmentationisdetailedAftertheanalysisofseveralpopularmethodsofimagesegmentation,wedecidedtosegmentthecolorimagebasedonthehueandsaturationiaformatiotLMeanwhile．thematchmethodbased0nma)L1

6、mnm∞aisproposedtodeterminethecenterpositionoftarget,whichisprovedtimelyandaccurately．3Thirdl弘thecolibrationofcameraisdiscussedBecauseofthecomplexityofcalnel'acalibration，thepolynomialfittingmethodisadoptedtoestablishtherelationshipbetweentheframeofimageandtheoneofworkspace，whichav

7、oidsthecomplexityoftraditionalcameracalibration．Thus，theglobalpositionoftheindoormobilerobotCanbedeterminedifthepositionofmobilerobotinimageframeisknownMoreo,吒：r,theangleofthemobilerobotisaccquiredfromthecompasswhichisattachedontlwmobilerobotAccordingtothediscussionabove．thePionⅫ2

8、DXmobilerobotissteeredbythesystem