基于图像检测的湿吸类昆虫步态特征研究

摘要

步态规划是仿生机器人研究时必不可少的内容，对于机器人整体机构的运动特性及动力特性都有直接的影响，同时它也直接影响到机器人控制方法及实施的难易程度。 本文针对仿生机器人的步态规划，提出了一种实验方法，并且利用自行搭建的实验系统，对昆虫在不同表面（地面、垂直壁面）的爬行运动过程进行实验研究，提取昆虫爬行的步念特征为机器人的步态规划提供数据支持。采用摄像系统将不同表面上昆虫的运动过程记录下来，然后将实验图像存入计算机中，编写软件对数据进行处理分析。首先，采用一种自适应背景模型，实现了动态场景中的背景获取；其次，使用背景差分图像法，图像阴影消除算法，结合直方图自动阈值分割和数学形态学算法实现了运动中的昆虫检测。完成昆虫运动检测后，根据昆虫爬行过程其躯体与六肢运动方式的不同，提出了昆虫躯干与六条腿的分离算法，完成腿部检测；接着介绍了运用细化的方法将检测到的昆虫六条腿的骨架提取出来；然后，采用基于链码的角点检测方法，抽取骨架上的链码，将骨架方向迅速改变的点标识为角点，以此检测出昆虫各条腿的关节点；最后，运用三角形余弦定理，计算腿部夹角，得出昆虫运动过程中各腿关节的角度变化曲线。并分析了湿吸类昆虫在水平面、垂直壁面爬行的步态规律。

目录

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第1章绪论

1.1引言

1.2课题背景

1.3国内外动物爬行步态研究现状

1.4本文研究内容

第2章昆虫爬行步态试验设计

2.1试验系统设计

2.2试验方法

2.3试验过程

2.4试验数据处理

2.5小结

第3章步态图像的预处理

3.1引言

3.2图像滤波算法

3.3自适应背景模型

3.3.1基本思想

3.3.2算法实现

3.3.3背景更新

3.3.4试验结果

3.4运动图像分割技术

3.4.1背景差分图像法

3.4.2 帧间差分图像法

3.4.3 Kim方法目标分割

3.5阴影消除

3.5.1 8邻域法

3.5.2颜色向量法

3.5.3试验结果及分析

3.6二值化的阈值选择策略

3.6.1直方图概念

3.6.2基本全局门限

3.6.3自适应门限

3.7图像后处理

3.8本章小结

第4章步态参数提取方法

4.1六肢分离算法

4.2六肢骨架抽取算法

4.2.1骨架概念

4.2.2图像细化算法

4.2.3算法实现

4.3关节点检测算法

4.3.1端点检测方法

4.3.2角点检测算法

4.4夹角计算

4.5小结

第5章昆虫爬行步态分析

5.1昆虫在地面爬行步态分析

5.2昆虫在垂直壁面爬行步态分析

5.3本章小结

第6章结论与展望

6.1结论

6.2课题展望

致谢

参考文献

个人简历 在读期间发表的学术论文与研究成果