用于智能机器人导航系统的彩色图像处理关键技术研究

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1、重庆邮电大学硕士论文摘要在智能移动机器人导航技术中，机器视觉技术为其核心关键技术之一，而基于颜色的目标识别技术则是机器视觉研究中的重要内容。因此开展彩色目标识别在移动机器人中的导航应用研究具有重要的理论意义和潜在的应用价值。本文对彩色目标识别中的摄像机标定技术、色彩分割技术、目标识别技术进行了系统研究，在此基础上提出了一种HSI颜色空间下的快速彩色图像分割算法并解决了彩色路标的自动识别问题，通过在Pioneer3-DX智能移动机器人平台上的试验证明这个基于彩色图像识别技术的系统能够有效成功应用在智能机器人导航系统中，实现对彩色路标的实时稳定的识别和导航。本论文的主要

2、研究工作如下：1．在理论分析摄像机成像模型和镜头畸变模型的基础上，分析了利用摄像机成像模型中坐标旋转矩阵的正交特性推导内部参数求解方程从而完成标定过程的技术，给出了利用黑白方格标定摄像机内部参数的自标定方法，实验结果表明了该方法的有效性。2．对试验环境内不同的颜色空间下路标的描述特性进行了比较，在对已有基于颜色的分割算法进行研究的基础上，提出了一种快速颜色分割算法。在完成颜色分割后，对目标识别的技术进行了探讨，并提出了人工路标的识别方法。3．在理论研究的基础上，以Pioneer3-DX智能机器人为核心构建视觉导航系统平台，开发了基于视觉的智能机器人导航系统，通过试验

3、证明，该系统能够实现对彩色路标的实时稳定的识别与导航。通过本文的研究，认为基于模板的自标定技术、HSI空间快速颜色分割以及人工路标的识别技术能够有效应用在智能机器人路标识别与导航系统中，实现机器人对彩色路标的实时稳定识别与导航。关键词：摄像头标定，快速颜色分割，路标识别，视觉导航，智能移动机器人重庆邮电大学硕士论文摘要AbstractComputervisionisoneofthekeytechnologiesofvisualnavigationforintelligentmobilerobotwhilerecognitionisanimportantresearc

4、hcontentofcomputervision．Amongvariousschemesofrecognitionsystems，therecognitionsystemwhichbasedoncolorimagetechniqueisthecompetitivenessone．Studyonthekeytechnologiesofrecognitionsystembasedoncolorimagehasimportanttheoreticmeaning，appliedvalueandmarketableforeground．Afterdiscussingtheth

5、eoriesofcameracalibration，colorimagesegmentationandautomatictargetsrecognition，afastsegmentationmethodbasedonHSIcolorspaceisbroughtforwardandtheautocolortargetrecognitionproblemissolved．ThentheexperimentsresultsbasedonPioneerIIIintelligentmobilerobotsystemshowthatthiscolorimagerecognit

6、ionsystemcanrealizesinreal—timetargetrecognitioneffectivelyandcanbeusedsuccessfullyonnavigationforintelligentmobilerobot．Themainresearchespointsinthedissertationareasfollowings：1．ThebasictheoriesandmethodsofcalibrationiSresearchedbasedonanalysisofthecamerainteriorandexteriorparametermo

7、delandlensdistortedmodel．Theorthonormalpeculiarityoftherotationmatrixofcameraimagingmodelisresearchedtogettheequationswithinteriorparameters．Aselfcalibrationusingblack·whiteblockimageisselectedtofulfillcameracalibration．Theexperimentsresultsshowthevalidityofthiscalibrationapproach．2．