室内移动机器人视觉导航方法研究

摘要

室内移动智能机器人研究一直是机器人领域的热点。在一些人类无法接近的恶劣环境，如变电站和事故核电站内部，就需要室内机器人去完成特定的维护和救灾任务。移动机器人的室内导航是实现机器人独立完成复杂任务的基础和关键技术。本文针对室内视觉导航这一课题，重点研究了室内典型环境的信息提取和认知算法。
　　通过动态链接库(DLL)的方式搭建了混合编程语言的视觉平台，以LabVIEW为程序框架，灰点公司的Bumblebee xb3三目摄像机为视觉传感器，FlyCapture实现摄像机设置和数据采集，Triclops进行图像校正，OpenCV函数库进行图像数据处理。
　　针对室内楼道环境，设置楼道四条边界线的模板图形，提出了楼道消失点和边界线的迭代跟踪算法。基于最小二乘法推导了模板变化的迭代方程，然后通过局部采样的方法得到模板附近的图像信息进行边界计算，从而使模板通过迭代进化的方式查找和跟踪楼道的边界线。针对更复杂的楼道环境，提出了基于Hough变换的消失点跟踪和摄像机倾斜角计算的稳定算法。改进了梯度Hough变换，引入Hough变换的参考点，然后根据相交直线簇相对于参考点在参数空间的映射规律，通过加权最小二乘法在参数空间拟合三角函数曲线直接求解消失点坐标。通过在参数空间中查找峰值，实时计算摄像机倾斜角度。
　　在更复杂的室内环境下，如受到破坏的建筑物内，借助线激光作为结构光，采用双目视觉进行三维信息的还原。引入结构光使得特征点匹配计算变得更精确，以得到高精度和高分辨率的室内环境三维深度图，供机器人进行认知和判断。

目录

声明

摘要

1 绪论

1．1 研究背景和意义

1．2 室内视觉导航相关介绍

1．2．1 室内导航传感器种类

1．2．2 室内视觉导航方式

1．3 本论文主要内容

2 视觉平台搭建

2．1 硬件

2．2 软件平台

2．2．1 VC环境的配置

2．2．2 LabVIEW下dll文件的调用

2．2．3 LabVIEW下Bumblebee xb3摄像机的控制

2．3 图像畸变校正

3 基于模板的消失点与结构线跟踪算法

3．1 背景介绍

3．2 算法描述

3．2．1 图像预处理

3．2．2 迭代方程的推导

3．2．3 算法的实现

3．2．4 LabVIEW下的并行循环技术

3．3 消失点和结构线跟踪实验

3．4 本章小结

4 基于改进Hough变换的消失点与摄像机倾斜角跟踪

4．1 Hough变换的改进

4．1．1 梯度Hough变换介绍

4．1．2 Hough变换参考点的引入

4．2 消失点跟踪算法的推导

4．2．1 相交直线簇的Hough变换

4．2．2 加权最小二乘法拟合曲线

4．2．3 消失点查找与跟踪的迭代算法

4．2．4 楼道环境下摄像机倾斜角的求解

4．3 消失点跟踪与摄像机倾斜角计算实验

4．3．1 楼道消失点的查找

4．3．2 楼道消失点跟踪与摄像机倾角实时计算

4．4 本章小结

5 结构光辅助的复杂室内环境立体视觉

5．1 背景介绍

5．2 算法描述

5．2．1 结构光图像预处理

5．2．2 对极几何

5．2．3 三维信息还原算法

5．3 室内立体视觉实验

5．4 本章小结

6 总结与展望

6．1 全文总结

6．2 工作改进和展望

参考文献

攻读学位期间主要研究成果

致谢

附录