基于单目视觉的机器人环境认知与建模方法研究

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1、中文图书分类号：TP242.6密级：公开UDC：621.3学校代码：10005工程硕士学位论文M.E.DISSERTATION论文题目：基于单目视觉的机器人环境认知与建模方法研究论文作者：张强学科：控制工程指导教师：杨金福副教授论文提交日期:2016年6月UDC：621.3学校代码：10005中文图书分类号：TP242.6学号：S201302265密级：公开北京工业大学硕士专业学位论文（全日制）题目：基于单目视觉的机器人环境认知与建模方法研究MONOCULARVISIONBASED英文题目：ENVIRONMENTCOGNITIONANDMAPPINGFORROBOTS论文作者

2、：张强学科：控制工程研究方向：模式识别与智能系统申请学位：工程硕士专业学位指导教师：杨金福副教授所在单位：电子信息与控制工程学院答辩日期：2016年6月授予学位单位：北京工业大学独创性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，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，也不包含为获得北京工业大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。签名：张强日期：2016年6月27日关于论文使用授权的说明本人完全了解北京工业大学

3、有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。(保密的论文在解密后应遵守此规定)签名：张强日期：2016年6月27日导师签名：杨金福日期：2016年6月27日摘要摘要随着智能技术的发展，智能服务机器人逐渐进入人们的日常生活，并在各个行业中发挥着越来越重要的作用。机器人想要更好地服务人类，需要提高其环境认知的能力，如对周围场景的理解、对目标物体的识别等。视觉是人类感知外部信息的主要途径，科学研究表明，80%以上的外界信息由视觉获取。视觉传感器，因其普遍体积小,且价

4、格较低廉，已成为机器人系统的主要外传感器。近年来，随着计算机处理能力的不断提高，机器人的视觉环境感知技术也得到快速发展，涌现了较多印象深刻的研究成果。然而，传统的机器人环境感知方法，由于缺乏人类理解的高层语义，导致机器人无法完成更加智能的任务。本文以提高机器人的环境认知能力为目的，针对机器人环境认知过程所涉及的物体与场景识别等问题，研究基于中层特征表达的场景分类方法、物体细粒度识别方法以及运动物体的检测与跟踪方法，在此基础上实现移动机器人室内环境的定位与导航。主要研究工作包括：(1)为了使机器人更好地理解周围环境，提出了一种基于中层特征稀疏编码的场景分类方法。首先，考虑到图像

5、中物体轮廓明显的区域包含更丰富信息的特点，采用自适应阈值的Canny边缘检测算法提取图像的轮廓信息，并根据得到的图像轮廓信息，提出一种基于边缘轮廓信息密度的中层特征提取方法；然后，为了更好地表达提取到的中层特征，提出了一种稀疏编码直方图的特征描述方法；最后，利用K-means对稀疏编码得到的特征进行聚类，并根据纯度、鉴别性指标，选择最具代表的聚类，训练SVM分类器，实现图像的场景分类。在多个场景数据集上的实验结果表明，本文所提出的方法取得了优于其他流行方法的正确识别率。(2)为了使机器人能够更准确地识别场景中的物体，特别是同类的不同物体，提出了一种基于权重系数可变形部件模型的

6、物体细粒度识别方法。首先，利用隐支撑向量机（LatentSVM）训练得到物体的可变形部件模型；然后，提出一种可变形部件模型的权重系数学习方法，学习得到每个部件的权重系数，以表示各个部件在识别过程中的作用大小。相较于传统的可变形部件模型方法，部件的权重系数可以突出同类物体中不同部件对识别的贡献程度。在多个数据集上的实验结果表明，相比于其他的流行方法，本文所提出的方法能够获得更高的正确率识别率。(3)为了使机器人能够区分环境中的静止和运动物体，有效跟踪目标对象，提出了一种基于颜色直方图特征的时空上下文运动物体跟踪方法。首先，计算目标物体的归一化颜色直方图特征；然后，在贝叶斯框架下

7、，建立目标物体及其局-I-北京工业大学工程硕士专业学位论文部上下文之间的时空关系，实现目标物体的跟踪。实验结果表明，基于颜色直方图特征的时空上下文跟踪方法能够更加有效地处理部分遮挡问题。此外，由于颜色信息计算复杂度低，所以对跟踪算法的实时性影响较小。(4)在上述研究的基础上，面向服务机器人的室内导航，研究室内环境的机器人分层地图构建方法。该分层地图包含拓扑结构层和语义结构层，拓扑结构层分别利用图像检索算法和姿态估计算法提供用于机器人自定位的信息以及用于局部路径规划的信息；语义结构层则分别利用场景分类算法