室内移动式服务机器人视觉搜索关键技术研究

摘要

伴随着对人类感知机理研究的不断开拓和计算机技术的不断发展，智能移动机器人的先进控制成为学术界关注的热点。而图像处理、模式识别技术与理论、电子计算机科学的迅速发展，也使得机器人视觉的实际研究与应用日益得到重视，并取得了令人瞩目的成果。赋予机器人“看”的能力是机器人视觉研究的主要问题之一，机器人利用视觉实现对环境的识别是一个复杂的过程。因此，研究适用范围广、识别效率高的图像识别方法对移动机器人研究领域具有重要的意义和理论价值。
　　本文以Koala机器人及其控制系统为对象，重点研究并设计了一套机器人视觉搜索系统，在机器人视觉中引入视觉注意力选择系统以提高搜索效率。机器人视觉搜索系统主要包括目标学习建模、基于视觉注意力选择系统的目标区域预选取、目标精匹配识别三部分。本文主要完成如下工作:
　　首先，提出了一种基于SLIC超像素与CRF条件随机场的图像分割算法，与已有的图像分割算法相比该算法对光照不均、背景模糊及目标区域复杂的情况具有鲁棒性。使用提出的分割算法将训练图像中的目标物体分割成模块。
　　其次，介绍了视觉注意力选择机制及注意力选择模型及注意力选择系统在机器人视觉中的应用，设计了基于VOCUS注意力选择框架下的目标区域预选取系统。结合本文提出的图像分割算法对目标物体分块建模，实现在场景中提取与目标相关的显著性区域。
　　再次，针对视觉注意力选择系统提取的显著区域进行目标匹配识别。本文根据不同物体表面特征性质制定了SIFT特征点匹配和颜色直方图匹配的自适应选择算法，实现不同类型物体的精匹配识别。
　　最后，在Koala机器人载体上搭建视觉搜索机器人硬件系统，完成上位机与下位机之间的串口通信程序设计，调试机器人硬件系统。对本文所提出的目标搜索整体算法框架进行试验，完成视觉服务机器人目标搜索任务。
　　本文提出的引入了视觉注意力选择机制的视觉机器人系统，能够完成对不同类型物体的学习、建模以及搜索的功能。该系统具有适用性强、效率高的特点。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 课题研究背景、意义及目的

1．2 室内移动服务机器人发展现状

1．2．1 国外室内移动服务机器人研究现状

1．2．2 国内室内移动服务机器人研究现状

1．3 服务机器人视觉相关技术

1．3．1 机器视觉系统

1．3．2 数字图像处理

1．4 本文的主要研究内容及工作安排

1．4．1 本文主要研究内容

1．4．2 研究工作安排

第2章 基于SLIC超像素与CRF的图像分割

2．1 引言

2．2 SLIC超像素图像分割算法

2．3 基于条件随机场的图像分割

2．4 基于SLIC超像素与条件随机场的图像分割方法

2．4．1 面向超像素融合的特征提取

2．4．2 基于SLIC与条件随机场的区域融合算法

2．5 图像分割实验结果与分析

2．6 本章小结

第3章 基于VOCUS系统的目标区域预选取

3．1 视觉注意力选择机制

3．2 视觉注意力选择概述

3．3 视觉注意力选择在机器人中的应用

3．4 VOCUS注意力选择系统

3．4．1 VOCUS注意力选择系统bottom-up部分

3．4．2 VOCUS注意力选择系统top-down部分

3．5 基于VOCUS的目标物体预选取注意力选择系统

3．5．1 目标物体模型训

3．5．2 bottom-up与top-down显著性图

3．5．3 显著性图合成的仲裁机制

3．5．4 显著区域预选取实验结果

3．6 本章小结

第4章 待搜索目标的精匹配识别

4．1 图像匹配与识别技术概述

4．1．1 模式识别技术

4．1．2 基于图像匹配的识别技术

4．2 面向图像匹配的特征提取

4．2．1 SIFT点特征提取

4．2．2 颜色直方图特征提取

4．3 基于注意力选择预选取的物体识别

4．3．1 匹配特征自适应选取

4．3．2 SIFT匹配及目标物体轮廓计算

4．3．3 基于区域颜色直方图的物体匹配

4．4 SIFT特征点及颜色直方图匹配识别实验结果

4．5 本章小结

第5章 视觉搜索服务机器人设计方案及实现

5．1 引言

5．2 机器人硬件平台搭建

5．2．1 硬件平台整体结构组成

5．2．2 机器人器材选取

5．2．3 基于API的Win32串口通信

5．2．4 机器人硬件系统调试

5．3 搜索机器人软件系统设计

5．3．1 机器人搜索算法整体构架

5．3．2 机器人避障算法设计

5．3．3 目标物体预选取与识别算法设计

5．4 机器人搜索系统实验及调试

5．5 本章小结

第6章 总结与展望

6．1 论文工作总结

6．2 未来研究展望

参考文献

致谢

硕士期间发表的论文

作者简介