基于双目立体视觉的机器人导航分析

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1、东北师范大学硕士学位论文以获取移动机器人的运行环境和障碍物的立体数据。另外，还装有24个超声波传感器，8个雷达扫描仪，8个红外测距传感器、36个被动式红外运动传感器。最上层安装了一台主机(4jOMHzPentiumII)。在软件上该移动机器人采用了客户机一服务器的软件结构，这种结构应用了模块化封装、分布式结构等先进的概念。Peter可以进行基于行为的运动，这些行为包括：躲避物体(Avoidobject)，执行键盘或操纵杆命令((Joystick)，保持运动速度(KeepInertia)，创建环境地图(MapArea)，转到目的地(GotoTarget)等。德国凯泽斯劳滕大学(unive

2、rsityofKaiserslautern)机器人和过程控制研究中心进行了基于视觉的适应性导航和认知方面的研究(caJneraBasedAdaptiveRobotNavigationandLearning)，研制的移动机器人菲尼科思(Phoenix)，它的传感器布置和计算机的布局采用柔性化的设计，更有利于发挥各自的作用：其中传感器包括顶部的CCD—C锄era，一台LMS200激光扫描仪，12个人造偏光板超声波传感器和16个红外避障传感器。它采用的是航位推测系统(Dead—reckoningSysteⅢ)，控制系统包括两台装有QN)(的实时操作系统的计算机，计算机之间数据传输采用的是无线

3、以太网连接。从而实现了在动态环境下的移动机器人自适应定位和导航，这种移动机器人在运输、监控、地板清洗以及各种危险的环境下的作业都有很大的潜在价值。美国国家斯坦福研究所(sRIinternational)研制了的移动机器人弗来克(Flakey)。它的身高3英尺，直径2英尺，专门为办公室场所所定制。两个独立的驱动轮能够提供最大每秒2英尺的运动速度。它随身的传感器包括12个声纳测距仪、编码器、激光测距仪和CCD摄像机，其中激光测距仪和CCD摄像机结合使用能够提供移动机器人前方很小范围内的障碍物的深度图信息。它的计算机系统包括一台工作站和大量的专门用于多传感器信息融合、电机控制和无线电通信的处

4、理器。弗兰克的导航方式是基于地图的导航。另外，弗兰克采用得是模糊控制、空间感知和过程推理相结合的技术，为移动机器人在办公室的环境下实现柔性化地操作提供了可能，从而能够实现全局路径规划和动态地局部路径规划。日本大阪大学自适应机械系统研究院研制了一种自适应双目视觉伺服系统，利用双目体视的原理，如每幅图像中相对静止的三个标志为参考，实时计算目标图像的雅可比矩阵，从而预测出目标下一步运动方向，实现了对运动方式未知的目标的自适应跟踪。该系统仅要求两幅图像中都有静止的参考标志，无需摄像机参数。而传统的视觉跟踪伺服系统需事先知道摄像机的运动、光学等参数和目标的运动方式。日本东京大学将实时双目立体视觉

5、和机器人整体姿态信息集成，开发了仿真机器人动态行长导航系统。该系统实现分两个步骤：首先，利用平面分割算法分离所拍摄图像对中的地面与障碍物，再结合机器人身体姿态的信息，将图像从摄像机的二维平面坐标系转换到描述躯体姿态的世界坐标系，建立机器人周围区域的地图；其次根据实时建立的地图进行障碍物检测，从而确定机器人的行走方向。麻省理工学院计算机系统提出了一种新的用于智能交通工具的传感器融合方式，由雷达系统提供目标深度的大致范围，利用双目立体视觉提供粗略的目标深度信息，结合2东北师范大学硕士学位论文改进的图像分割算法，能够在高速环境下对视频图像中的目标位置进行分割，而传统的目标分割算法难以在高速实

6、时环境中得到令人满意的结果。华盛顿大学与微软公司合作为火星卫星“探测者”号研制了宽基线立体视觉系统，使“探测者”号能够在火星上对其即将跨越的几千米内的地形进行精确的定位导航。系统使用同一个摄像机在“探测者”的不同位置上拍摄图像对，拍摄间距越丈，基线越宽，能观测到越远的地貌。系统采用非线性优化得到两次拍摄图像时摄像机的相对准确的位置，利用鲁棒性强的最大似然概率法结合高效的立体搜索进行图像匹配，得到亚像素精度的视差，并根据此视差计算图像对中各点的三维坐标。相比传统的体视系统，能够更精确地绘制“探测者”号周围的地貌和以更高的精度观测到更远的地形。国内研究动态：国内在移动机器人得研究方面起步比

7、较晚，上个世纪七十年代中后期才开始。目前，研究尚处于某个单项阶段，但是中科院自动化研究所、吉林大学、青岛大学等陆续成功研制出一些高水平的移动机器人和自动引导车。CASIA—I是中科院自动化研制研发的集多种传感器、视觉、语音识别与会话功能于一体的智能移动机器人”。。它的基本结构由传感器、控制器以及运动机构构成，其中传感器由以下几个部分组成：位于机器人底层的16个触觉红外传感器，位于机器人中间两层的16个超声传感器和16个红外传感器，以及位于机器人