基于单目视觉的移动机器人行走控制技术

摘要

随着科技的迅猛发展，移动机器人逐渐进入到我们的日常生活中，它的一项主要应用是在人类很少干预的情况下，到达目的地或者某一目标物，完成相应后续任务。本文根据移动机器人在近场环境中的运动状态，采用基于Hu不变矩的图像识别方法，对其行走控制方法进行了研究，设计了移动机器人在近场中对目标物的找寻方法和相关行走策略。
　　首先，针对任务的需要，完成了机器人小车的总体设计，搭建了系统软硬件平台，采用上下位机结构，下位机采用S3C2440作为处理器，通过SOCKET网络编程实现上下位机通信，采集图像，通过无线局域网将图像数据实时传送至上位机，同时，通过串口与电机驱动板连接，由上位机的反馈信息完成移动机器人的行走控制策略。
　　其次，由于场景中目标物的多样性，通过颜色转换、灰度化、二值化等预处理方法得到二值图像，提取目标物的特征，由于移动机器人在行走过程中，图像会发生平移、放大、缩小等变化，选择了Hu不变矩作为移动机器人目标的识别特征，考虑到识别效率问题，采用了分类识别的方法，即在近距离时采用目标物的边界矩进行 Hu不变矩的计算，远距离时采用目标物的剪影矩进行 Hu不变矩的计算，然后对其进行欧式距离判断，得到识别结果，从数据中验证了这种方法的可行性。
　　最后，为移动机器人的行走控制部分，对差速驱动下移动机器人系统进行了分析，从正、逆模型中得出转弯半径和角速度、线速度的关系；在识别出目标物的基础下，列出了移动机器人行走过程中的运动状态，介绍了目标物的搜寻方法，提出了不同运动状态下的行走策略；对其在朝着目标物行进时遇到障碍物的情况进行分析，制定了避障策略，最后从实验验证了移动机器人搜索目标物、避障、驶向目标物的方法。

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第一章 绪论

1.1研究背景及意义

1.2国内外现状

1.3本文主要内容及章节安排

第二章 移动机器人软硬件平台设计

2.1移动机器人总体设计

2.2嵌入式系统

2.3系统硬件平台

2.4系统软件平台

2.5本章小结

第三章 机器人视觉图像的预处理

3.1 色度学基础

3.2图像的灰度化

3.3灰度图像的二值化

3.4图像的几何变换

3.5本章小结

第四章 基于Hu不变矩的图像特征提取

4.1矩基础知识

4.2 Hu不变矩

4.3图像矩特征的匹配

4.4 Hu不变矩在移动机器人上的应用

4.5本章小结

第五章 移动机器人行走控制

5.1差速驱动机器人系统运动学分析

5.2 移动机器人行走控制研究

5.3 移动机器人行进过程中障碍物的避障

5.4 系统软件界面介绍

5.5实验结果与分析

5.6本章小结

第六章 总结与展望

6.1总结

6.2展望

参考文献

致谢

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