基于立体视觉的移动机器人避障技术研究

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1、中图分类号：TP391论文编号：102870318-SX198学科分类号：081105硕士学位论文基于立体视觉的移动机器人避障技术研究研究生姓名张天翼学科、专业导航制导与控制研究方向视觉导航指导教师杨忠教授南京航空航天大学研究生院自动化学院二О一八年三月课题资助基金：国家自然科学基金项目，批准号：61473144。航空科学基金（重点实验室类），编号：20162852031。国家重点研发计划，编号：2016YFF0103702所属专项：重大科学仪器设备开发NanjingUniversityofAeron

2、auticsandAstronauticsTheGraduateSchoolCollegeofAutomationEngineeringObstacleAvoidanceforMobileRobotBasedonStereoVisionAThesisinNavigation,GuidanceandControlbyZhangTianyiAdvisedbyProf.YangZhongSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofM

3、asterofEngineeringMarch,2018承诺书本人声明所呈交的博/硕士学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得南京航空航天大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。本人授权南京航空航天大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后适用本承诺书）作者签名：日期：2018年3月18日南

4、京航空航天大学硕士学位论文摘要立体视觉（双目视觉）技术是指利用两台摄像机分别对物体进行成像，以获得物体与摄像机之间距离的一项计算机视觉技术。与单目视觉相比，立体视觉技术可获得物体实际的几何尺寸大小。因此，立体视觉技术在机器人导航、三维重建和目标识别等领域都具有广泛的运用。本文主要研究了立体视觉技术在机器人领域的应用。首先，对基于GPU加速的深度图像获取技术进行了研究。分析了双目摄像机的数学模型，为后续具体应用研究奠定了数学基础。之后探讨了视差图的获取过程，包括立体标定算法、经GPU加速的立体校正和立体

5、匹配算法。特别研究了传统的SGM立体匹配算法在GPU中的加速方法，满足了避障对实时深度图像获取的要求。接着，对基于深度与彩色信息的障碍物识别算法进行了深入研究。基于显著性物体检测的原理，提出了一种融合特征的障碍物检测算法；在流行排序的基础上，加入基于深度特征的优化，使算法对自然场景下，特别是无人机/无人车行进过程中的障碍物判断更加准确。然后，针对无人机的特性，开展了基于深度信息与光流融合的无人机自主避障研究。研究了利用立体视觉技术实时识别、分割无人机飞行过程中前向的障碍物，并引导其进行规避的算法。采用

6、基于自适应阈值的障碍物分割算法，有效的减少了地面对于障碍物检测的影响，使障碍物分割更加精确；提出了一种将深度图像与光流相融合的算法，在分割出障碍物的同时可获得障碍物相对于无人机的速度信息；在此基础上设计了一种无人机快速避障策略。最后，针对室内复杂环境，开展了基于三维信息的无人车自主导航研究。采用卷积神经网络融合深度和彩色信息对无人车的自主避障进行有效规划，使无人车在已知环境中可自主巡航，并有效躲避障碍物。通过大量的实验测试证明，本文所设计的障碍物识别、规避算法均达到了较高的准确率，具有一定的理论创新与

7、工程应用价值。关键词：立体视觉，机器人，避障，卷积神经网络，视觉导航，深度图像I基于立体视觉的移动机器人避障技术研究ABSTRACTStereovisionisatechnologywhichusestwocamerastocalculatethedistancebetweencameraandobject.Comparedwithmonocularcamera,thestereocameracanprovidetheactualsizeofobject.Thus,ithasbeenwidelyapp

8、liedinthefieldofrobotnavigation,3Dreconstructionandtargetrecognition.Thisthesismainlyfocusesontheapplicationofstereovisioninthefieldofrobotic.Firstofall,GPUaccelerateddepthcalculationispresented.Inthischapter,themathematicmodelof