基于视觉和超声传感器融合的移动机器人导航系统研究

摘要

移动机器人导航技术是综合的、复杂的、不断发展的，是实现机器人智能性的核心技术。它主要包括：环境信息获取功能，环境信息理解以及实现自动导航的路径规划算法。因此移动机器人导航系统研究就是针对所处环境选择相应的传感器，然后对传感器所采集的信息特征进行处理分析，最后建立相应的路径规划控制算法。近年来，自主式移动机器人的视觉导航逐渐成为关注的热点，图像信息具有信息丰富、对场景描述全面的特点，是移动机器人感知环境的重要来源。因此本文的研究工作主要是针对移动机器人在已知环境中的路标识别算法和多传感器信息融合导航理论这两个方面的研究展开的。最后在机器人实验平台上设计并完成了移动机器人导航软件。 本文首先对自主移动机器人的研究状况、发展趋势、移动机器人视觉系统在国内外的研究现状做了简要的回顾。然后介绍各种传感器的分类，如何选择合适的传感器来感知环境信息。在比较各种传感器优缺点的基础上，选择超声波传感器和CMOS视觉传感器组成机器人的传感器系统。 论文介绍了CMOS传感器的工作原理，数据处理方法，并对所获得的路标图像的处理与识别进行了深入探讨，即在Hu不变矩基础上分析了离散状态下比例因子对不变矩的影响，提出了一种新改进的不变矩来提取对象的特征，从而将路标识别提升到所有交通标志识别的高度。同时本文也介绍了超声波传感器的工作原理、使用方法和数据处理方法，并用超声波传感器对移动机器人前方、左侧和右侧的障碍物进行探测；然后利用多传感器信息融合技术中的神经网络方法将视觉与超声波传感器的信息进行融合，仿真结果表明此方法可以实现移动机器人在障碍物环境下的智能导航。 最后，在WiRobotX80机器人平台软件控件的辅助开发下，本文在VC++环境中设计并完成了移动机器人导航软件，实现环境地图和感知模型离线生成、电子地图、图像数据处理、路标图像识别算法，完成了在结构化环境中的导航实验。通过对实验结果和数据的进一步分析讨论，论证了所提出方法的实用性、精确性和鲁棒性。

目录

文摘

英文文摘

第1章绪论

1.1课题研究背景及意义

1.2移动机器人研究状况和发展趋势

1.2.1国内外移动机器人研究状况

1.2.2移动机器人研究的发展趋势

1.2.3移动机器人常用的传感器

1.3移动机器人导航技术的发展现状

1.3.1移动机器人导航方法概述

1.3.2移动机器人导航技术的发展趋势

1.3.3基于彩色路标识别导航技术的研究重点

1.4课题来源及主要研究工作安排

第2章基于移动机器人视觉的彩色路标识别

2.1导航路标图像的处理技术

2.1.1图像预处理

2.1.2图像分割

2.2本文所采用的识别技术

2.3交通标志识别

2.3.1彩色交通标志识别方法概述

2.3.2 Hu不变矩

2.3.3改进的不变矩

2.3.4 MATLAB仿真实验

第3章基于多传感器信息融合的导航方法设计

3.1多传感器信息融合技术

3.2传感器数据处理

3.2.1单目视觉传感器

3.2.2超声波传感器

3.3视觉与超声传感器的融合

3.3.1神经网络融合方法

3.3.2 MATLAB仿真实验

第4章WiRobotX80智能机器人自主导航系统组成

4.1系统总体结构组成

4.2机器人控制系统组成及特点

4.3视觉系统组成

4.3.1视觉系统的硬件结构

4.3.2视觉系统的软件结构

第5章导航系统软件设计

5.1系统软件结构概述

5.2图像处理与识别软件实现

5.3 WiRobot SDK软件开发平台

5.4导航系统软件设计结果

5.5实验小结

第6章总结与展望

参考文献

致 谢

攻读硕士学位期间发表的学术论文