智能机器人视觉障碍识别方法研究与仿真.pdf

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1、第33卷第1期计算机仿真2016年1月文章编号：1006—9348(201：6)01—0353—04智能机器人视觉障碍识别方法研究与仿真裴志松。时兵(长春工业大学人文信息学院，吉林长春130122)摘要：由于智能机器人视觉系统具有非线性、时变性与强耦合性特点，引起机器人视觉避障识别率降低。且感知环境较为复杂，采用传统的万法进行障碍识别，容易发生识别错误的现象，识别效果较差。为解决上述问题，提出改进支持向量机算法的智能机器人视觉障碍识别方法。针对视觉系统采集到的原始障碍图像的噪声信息，进行中值滤波。在去除噪声的同时最大化保证了细节

2、的完整性，依据SIFT算法理论，通过搜索空间极值点，抽取空间位置、尺度与旋转不变量，完成障碍图像的特征提取，根据改进支持向量机算法对图像特征进行分类，从而实现对视觉障碍的有效识别。实验结果表明，采用改进算法进行智能机器人视觉障碍识别，能够提高智能机器人的视觉感知能力，提高障碍识别的准确性，从而满足了智能机器人工作的实际需求。关键词：机器人视觉；障碍识别；支持向量机算法；尺度不变特征变换中图分类号：F127文献标识码：BResearchandSimulationofIntelligentRobotVisualObstacleRec

3、ognitionMethodPEIZhi—song，SHIBing(CollegeofHumanities＆Information，ChangchunUniversityofTechnology，ChangchunJihn130122，China)ABSTRACT：Theresearchofintelligentrobotvisualobstaclerecognitionmethod．Becauseoftheintelligentrobotvi—sionsystemwithnonlinear，time—varyingandstr

4、ongcouplingcharacteristic，andtheperceptionenvironmentmorecomplex，thetraditionalmethodisusedtoidentifythedisorder，easytoidentifytheelTorphenomenon，recognitioneffectispoorer．Therefore，basedonimprovedsupportvectormachine(SVM)algorithmofintelligentrobotvisualob-staclerec

5、ognitionmethod．Forthevisualsystem，barrierstooriginalimagenoiseinformationwerecollected，medianfilteringinremovingnoiseofthemaximumguaranteetheintegrityofthedetailsatthesametime，basedonthetheoryofSIFTalgorithm，throughthesearchspaceisextremevaluepoint，extractthespatiall

6、ocation，scaleandrotationin—variant，completeobstacleimagefeatureextraction，basedonimprovedsupportvectormachine(SVM)algorithmofimagefeatureclassification，SOastorealizetheeffectiverecognitionofthevisualimpairment．Theexperimentalre—suitsshowthattheimprovedalgorithmisused

7、toidentifytheintelligentrobotvisualdisturbances，canimprovethevisualperceptionabilityofintelligentrobot，improvetheaccuracyofobstaclerecognition，andmeettheactualde-mandofintelligentrobotwork．KEYWORDS：Robotvision；Obstaclerecognition；Supportvectormachine(SVM)algorithm；SI

8、FTl引言随着现代科技的快速发展，对集中了计算机工程、人工智能、自动化控制技术及仿生学于一体的智能机器人的研究越来越深入，其实际应用领域也越来越广泛[1．2]。其中，智能机器人对障碍物的准礁识别能够使机器人有效的避碰障碍。从而提高运动速度，保证了机器人处理问题的