机器人视觉中障碍物刚柔性的判别方法.pdf

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1、机器人视觉中障碍物刚柔性的判别方法董本志，任惠娟，任洪娥DONGBenzhi，RENHuijuan，RENHong’e东北林业大学信息与计算机工程学院，哈尔滨150040CollegeofInformationandComputerEngineering，NortheastForestryUniversity,Harbin150040，ChinaDONGBenzhi，RENHuijuan，RENHong’e．Obstaclesrigidityandflexibilitydiscriminantmethodinrobotvision．com．puterEngineeri

2、ngandApplications，2013，49(12)：155—159．Abstract：Inordertoreducethecomplexityoftherobotobstacleavoidancealgorithmandimprovetheefficiencyofobstacleavoid．ante，thispaperproposesamethodofdistinguishingtherigidityandflexibilityofobstaclesbeforeobstacleavoidance，andremov．ingflexibleobjectswhich

3、needn’tobstacleavoidance．Thespecificmethodistoprocessandoverlaytheextractedvideoimageframesequence，andthenextractthefeaturepointsofthesuperimposedimageouteredge，fittheCUlWeaftertransformingthecoor．dinatesystem，getmeequationofthecharacteristiccurveandcalculatetheobstacle’Sweightedflexibi

4、lityinaccordancewithit．thentaketheobstacle’Sweightedflexibilityandflexibilitythresholdforcomparison；whentheweightedflexibilityoftheobstacleisgreaterthanorequaltotheflexibilitythreshold，Ⅱ1eobstacleisflexible；otherwise，theobstacleisrigid．Inaddition，itproposesanobjectrigidityandflexibility

5、miscarriagejusticeaswellasthesolutionandthesolutiontothelimitationsofthemethodproposedinthepaperinnowindorbreeze．Experimentalresultsshowthatthismethodcanwelldistinguishtheobjectofrigidityandflexibility．Keywords：rigidityandflexibilitydiscriminant；robotvision；curvefitting摘要：为了降低机器人避障算法的复杂

6、度、提高避障效率，提出了一种在避障前对检测到的障碍物的刚柔性进行判定，从而除去不需要进行避障处理的柔性物体的方法。具体方法是将提取出的视频图像的帧图序列进行处理后叠加，提取叠加图像外边缘的特征点，变换坐标系后进行曲线拟合，得到特征曲线的方程式，根据其计算出障碍物的带权柔度，将障碍物的带权柔度和柔度阈值作比较，当障碍物的带权柔度大于或等于柔度阈值时，障碍物为柔性物体；否则，障碍物为刚性物体。此外，提出了一种物体刚柔性的误判情况和解决方法以及在无风或微风情况下该方法局限性的解决方案。实验结果证明，这种方法可以很好地判别物体的刚柔性。关键词：刚柔性判别；机器人视觉；曲线拟合

7、文献标志码：A中图分类号：TP391doi：10．3778／j．issn．1002．833l，1209．01521引言田间机器人是一种应用于农业的新型机器人，这种智能机器人可以代替人在环境复杂的田间进行作业，从而可以大大地减轻工人的工作强度，有效地保障工人的人身安全n，。田间机器人在自主导航的过程中，除了保持运动的平稳性，还要能够避免与静态或动态障碍物发生碰撞”1。田间机器人在野外进行工作时，环境中的柔性物体不会对机器人造成伤害，所以对这些柔性物体不需要进行避障处理。目前大多数的避障研究是对检测到的障碍物直接进行避障处理[3-8]。田间机器人在野外工