基于双目视觉的巡视机器人避障研究

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1、基于双目视觉的巡视机器人避障研究ResearchofObstacleAvoidanceBasedOnBinocularVisionPatrolRobot学科专业：控制科学与工程作者姓名：倪晨阳指导教师：薛俊韬副教授天津大学电气与自动化工程学院二零一七年十一月摘要实现机器人自主行动的主要前提是对周围环境的检测和基于检测信息的路径规划。双目立体视觉对周围的运行环境进行探知的同时，能够获取图像信息，进而搭建起周围场景的三维信息，为进一步完成探知的任务提供了有效的数据和信息保证。本文在双目视觉的理论基础上，对摄像机标定与障碍物

2、路径规划策略进行研究，主要工作内容如下：（1）为克服张正友标定法等目前常用标定法在标定过程中特征点选取的问题，文本在基于空间二次曲线的基础上，提出了一种采用椭圆拟合的二次曲线与广义特征值分解的摄像机标定方法。该方法首先采用霍夫变换和最小二乘的方式对标定图形进行椭圆拟合，然后借助于共焦曲线投影映射的特征值不变性，以三次投影的形式，求取单应性矩阵，进而对其进行广义特征值分解，获取摄像机的内部参数。由于该模型采用线性模型的方式，故具有较为快速的标定速度，且相较于传统的棋格方法，不需进行特征点的提取，在标定的结果上也有较好的准

3、确性。（2）在传统的可视图法的基础上，考虑到全局规划的地图构建问题，本文提出了一种结合启发式算法的简化的可视图模型。该方法只考虑起始点与终点之间最短线段附近的障碍物顶点，通过启发式的路径搜索算法向外进行扩展，从而得到一个可视边较少的可视图路径地图。通过仿真实验，可以证明该方法能够在很大程度上缩减地图构建时间，且受益于启发式的规划方式，简化了可视边的数量，从而能够快速的找到其中的最短路径。另一方面，借助双目视觉的辅助，可以对原有的地图进行更新，使智能小车能够针对环境中不确定的障碍物进行有效的避障。实验证明了该方法能够在地

4、图构建上耗时更少，避障策略执行度更高。本文基于Arduino控制器与双目摄像头设计了巡视机器人，在基于本文的标定与路径规划算法，实现了巡视机器人的双目测距、路径规划和避障等功能。实验证明本文的方法既能保证系统的稳定性，同时也提高了运行速度，具有一定的参考价值。关键词：双目视觉，标定，可视图，启发式搜索算法IABSTRACTTheperceptionthatintelligentrobotsgetfromexternalenvironmentandthepathplanningbasedontheperceptionin

5、formationisthepreconditionandthekeytoautonomousmotion.BinocularStereoVisioncannotonlyperceivetheimageinformationofambientenvironment,butalsocaninferthethree-dimensionalinformationfromthecorrespondingrelationshipsbetweentwoimages,whichprovideaguaranteeforcompleti

6、ngthemissions.Thestudyofthispaperisbasedonvisionsystem,andmainlyfocusesonthecameracalibrationandpathplanning.Themainworkcontains:(1)Todealwiththeproblemsaboutfeaturepointextractionintraditionalcalibrationalgorithms,paperproposesanewcalibrationmethodbyusingellipt

7、icalfitting.Thismethodcombinesconfocalconicsandgeneralizedeigenvaluedecomposition.Wefirstlydoellipticalfittingtogettheoutlineofobject,thenbasedontheeigenvalue’sinvariance,weobtainthehomographyafterthreeprojectiontransformation.Thentheintrinsicparameterscanbegott

8、enbygeneralizedeigenvaluedecomposition(GEVD).Benefitingfromthelinearmodelofourmethod,theprocessofcalibrationtakeslesstimeandtheaccuracyisgood.(2)Basedonthetraditional