基于全景视觉传感器的移动机器人定位研究

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时间:2019-03-17

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1、公开:分冀号:TPW1.4密级10142UDC::单位代妈I化復之寺尖孽硕壬学位论文基于全景视觉传感器的移动机器人定位研究臟2013454^号.张驰作者:工程硕±'学位类别:领现控制工程研究论文论文类型:2016年胞月29日沈阳工业大学硕士学位论文基于全景视觉传感器的移动机器人定位研究ResearchonMobileRobotPositioningBasedonPanoramicVisionSensor作者:张驰单位:信息科学与工程学院指导教师:崔宝侠教授单位:沈阳工业大学协助指导教师:单位:单位:论文

2、答辩日期:2016年02月27日学位授予单位:沈阳工业大学摘要定位,是移动机器人完成导航任务的前提和基础,移动机器人必须首先明白自己处于什么样的位置,才能够对下一步的任务进行规划。移动机器人感知外界信息需要借助传感器,人类获取外界信息75%都是依靠视觉完成的,可见视觉传感器相比于其他类型的传感器,具有无可替代的优势。全景视觉传感器作为一种视野范围广阔的传感器,在感知周围环境特征信息方面高效而便捷,适用于移动机器人的定位任务。本文针对基于全景视觉的移动机器人定位问题进行研究,安装在移动机器人顶部的全景视觉传感器需要采集并提取出环境中的人工路标完成定位。针对全景图像像素众多导致难以分割的问题,

3、提出了由HSV阈值分割法和OTSU相结合的方法,完成全景图像的分割和人工路标的提取,从而完成定位任务。本文研究的内容主要包括以下几方面:首先研究移动机器人的全景视觉系统,介绍移动机器人旅行家II号和全景视觉传感器UP-OmniVision;研究全景视觉系统的成像原理及全景图像采集,并分析全景图像的特点。其次研究全景图像的分割过程。先进行几种色彩空间的说明,研究色彩空间的转换;然后通过几种常用的图像分割算法的比较,发现HSV阈值分割法和OTSU算法的结合使用较适用于全景图像的分割;然后研究图像形态学操作,利用膨胀和腐蚀填补空洞。最后进行移动机器人定位的过程:利用提取出来的各种颜色的人工路标,

4、文中采用的定位方法是三角定位法的相交圆法。通过求出各个人工路标点之间的角度信息以及人工路标本身的全局坐标信息,求出移动机器人全景视觉传感器光心的全局坐标,从而完成移动机器人的定位。通过实验得出的定位结果显示,本文提出的HSV阈值分割法和OTSU算法相结合的方法能够很好地完成全景图像的分割,而且基于全景视觉的移动机器人感知环境中的人工路标稳定而高效,定位精度较高,适用于工厂车间等范围广阔情况下的快速定位,因此具有现实的研究意义。关键词:全景视觉,移动机器人,定位,HSV阈值分割,OTSUIAbstractPositioning is the premise and foundation fo

5、r finishing the task of navigation in mobile robot, mobile robot has to realize where it situations, so that it can plan the next task. Mobile robot needs sensor to perceive outside information, 75 percent of outside information is obtained by visual in human, which shows that visual censor has ir

6、replaceable advantage than sensors in other types. Panoramic vision sensor, a kind of wide view field sensor, is efficient and convenient in perceiving feature information in surrounding environment, and suitable used in mobile robot positioning.This paperaims at studying mobile robot positioning 

7、based on panoramicvision,the panoramicvision sensor installed on the top of mobile robot needs to collect and extract artificiallandmarks in environment to finish positioning.Aiming at the problem of image diffic

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