视觉伺服移动机器人中的图像处理研究

从机器人彩色视觉的形成机理入手 ,分析了影响视觉的主要因素 ,其中包括光照条件与成像元件等 ,设计了一种基于知识融合的视觉图像处理方法 ,将其应用于机器人的彩色视觉后 ,增加了机器人视觉系统的鲁棒性 .研究表明 ,该方法可以在环境光场有变化或光场分布不均匀的情况下快速、准确地计算出移动机器人的位置与姿态 ,定位误差不超过 4× 4的像素点范围 ,角度误差在±2° ,因此满足了视觉伺服系统性能指标的要求 .     

一种基于全景视觉系统的Robocop机器人定位方法

对全景视觉成像原理进行了讨论,提出了一种基于YUV色彩空间的多阈值图像分割和利用三角定位原理实现的机器人定位方法.通过识别全景视觉图像中坐标已知的特征信标,提取信标特征,进而应用几何原理计算出机器人的空间坐标,实现机器人的定位,为机器人导航和蔽障工作奠定了基础,有效地减少了彩色图像分割的计算量,避免了全景视觉图像柱面展开所带来的误差.通过实验证明,本方法能够较精确地实现机器人的定位.     

一种基于全向摄像机的移动机器人定位方法

研究用压缩的全向图像在移动机器人上定位和环境建模．采用Parzen窗方法估计全景图像边缘的概率密度，用FFT方法简化计算获得密度估计的实时处理效果．研究了全景图像的旋转不变特性和全景图像矢量集合的主成分提取方法，以进一步降低图像数据矢量维数．压缩数据量后，便于建立大的环境模型供移动机器人实时定位用．定位通过投影图像矢量到特征子空间和在子空间中寻找最邻近点的方法实现．提出的定位方法用于移动机器人定位系统，在室内场景多次试验获得了较理想的结果．     

激光和全维视觉融合的移动机器人自定位(英文)

讨论了通过二维激光传感器和全维视觉传感器提取数据融合技术进行移动机器人定位的新方法 .SICKoptics公司制造的二维激光传感器能精确地测量出反射点的距离和方位 ,我们自己设计的全维视觉系统能从图像中提取场地标记物的色块信息 ,这两种传感器提取的数据有各自不同的特征 ,因此在本文所给出的融合方法中它们能优势互补 .RoboCup中型组的足球机器人 (守门员 )被选择来验证算法 ,最后给出了试验的结果 .     

移动机器人视觉导航的并行处理技术研究

视觉导航是自主式移动机器人智能导航的研究热点 ,但是视觉导航所需的图像计算量很大 ,导致系统延迟 .引入网格分布式并行处理系统 ,将大计算量图像进行并行处理 ,以满足机器人实时性要求 .文中做了一个 4个节点的异构平台的实验 ,展示了系统的实用性 .     

基于地图的移动机器人定位技术新进展

综述了基于地图的移动机器人定位技术的研究现状，总结了定位过程中遇到的各种不确定性因素的成因，根据使用地图类型和推理手段对当前的定位方法进行归纳，并具体分析了几种典型方法的实现思想和各自的优缺点，阐述了移动机器人定位问题中存在的一般问题，指出了今后的发展方向。     

基于视觉反馈的自主式移动机器人路径规划方法

对自主式移动机器人，通过立体视觉方法得到环境的深度信息，并反馈控制机器人的运动。文中提出了一种基于自由门１－ｄｏｏｒ和ｔ－ｄｏｏｒ进行机器人路径规划的方法，讨论了该方法的可行性，并分析了通常情况下机器人运动可能遇到的几种情况。     

基于Cricket无线定位的移动机器人控制系统

移动机器人系统的定位问题是移动机器人导航控制的前提.将Cricket无线定位技术与移动机器人控制系统相结合,建立一套基于无线传感器网络定位的机器人控制系统,完成了Cricket无线传感器网络定位系统与移动机器人系统的信息传输与集成,实现对移动物体的定位、导航与控制.在静止情况下,Cricket系统的定位精度较好,定位采样数据误差在3cm内波动.当移动物体以较快速度变换位置时,系统的延时时间约为60ms左右.     

基于活动单眼定位的移动机器人物体收集

探讨了移动机器人基于活动单眼的定位算法,并以该算法获得的视觉信息进行自主式移动机器人物体收集的实验。对目标的获取、在物理坐标系中的定位和延时补偿以及控制方法等问题进行了讨论,并给出结果。从定位结果的分析来看,定位精度可以满足移动机器人控制的需要,介绍了机器人进行物体收集的控制策略。实验表明,基于该定位算法的物体收集策略可以较好地完成任务,并具有良好的鲁棒性。     

一种基于室内环境无线传感器网络的移动机器人定位法

本文提出了一种新的基于无线传感器网络的室内自主移动机器人定位的实际应用方法.通过在博物馆等较大环境中的安装无线电发射装置,移动机器人可以实时检测各个电波发射装置的方向.在这些装置的位置已知的条件下,机器人可以根据三角定位法完成自身的定位.实验和仿真结果验证了该方法的有效性.     

基于子区生长的移动机器人视觉图像分割

针对区域生长法中自播种过程消耗了大部分时间的问题,提出了基于子区生长的图像分割方法,以提高图像分割效率.该方法在具有区域一致性的子区生长基础上,将分割与自播种过程结合在一起,提高了图像分割速度.同时针对图像噪声干扰子区一致性检测问题,提出采用区域像素平均距离作为区域一致性标准.实验结果表明:区域像素平均距离比传统的方差具有更好的噪声抑制能力;移动机器人视觉图像分割实验验证了所提出的基于子区生长的图像分割法的有效性.     

基于图像的机器人视觉伺服控制

介绍了基于图像的机器人视觉伺服原理和基本实现方法，详细阐述了图像特征提取和视觉伺服控制器设计中所面临的问题及其解决办法，并展望了未来的发展方向。     

小波提升方法在移动机器人导航图像去噪中的应用

小波提升算法能够将复杂的滤波过程分解成多个简单步骤,且分解的每一步都可逆.针对光照不均匀、烟雾和灰尘等复杂环境下,移动机器人视觉系统所提取的图像有大幅度噪声,实验利用小波提升算法的快速去噪,并通过仿真实验验证了该方法的有效性.实验结果证明该方法既能够计算快捷精确,又能够节省内存,能够提高移动机器人视觉导航系统的整体反映速度.     

基于三点定位的机器人路径跟踪算法

为了实现在多环境因素制约下的机器人路径跟踪,提高其精度,文章提出了基于三点定位的机器人路径跟踪的算法,详述了定位原理和方法,阐述了实现机器人路径跟踪的方法.试验表明,该路径跟踪方法具有精度高,绝对误差小等特点.     

基于深度强化学习的移动机器人视觉图像分级匹配算法

针对传统移动机器人视觉图像分级匹配算法只能完成粗匹配,导致最终匹配精度较低、匹配时间较长等问题,提出一种基于深度强化学习的移动机器人视觉图像分级匹配算法.首先,利用深度强化学习网络结构中的策略网络和价值网络,共同指导浮动图像按正确方向移至参考图像;其次,在粗匹配过程中通过设计奖赏函数,实现颜色特征粗匹配;最后,在粗匹配基础上,利用改进尺度不变特征变换算法提取待匹配的图像局部特征,按相似度进行移动机器人视觉图像分级匹配.实验结果表明,该算法可有效实现图像的粗匹配与精匹配,在不同视角与尺度情况下特征检测的稳定性均较高,匹配精度高、时间短,匹配后的图像质量较好,提高了移动机器人的实际应用效果.     

基于机器人操作系统的移动机器人激光导航系统

为了验证激光导航的先进性及机器人操作系统(robot operating system,ROS)的便捷性,进一步对机器人导航机理进行研究,提出了改进粒子滤波算法及改进A*路径规划,分别应用于地图构建和路径规划,并搭建了基于ROS平台的移动机器人导航试验平台,该平台具有低成本、高性能的特点。试验平台由上位机和移动机器人组成,上位机实现对机器人的控制,移动机器人配置有工控机和激光传感器,机器人通过激光传感器采集环境信息,为实现即时定位及地图构建功能提供数据支撑。研究并构建基于ROS的地图构建和自主导航功能包并通过实际环境进行试验验证。试验结果表明:构建功能包可用于机器人的激光导航中,该激光导航系统的可行且具有一定的稳定性与可靠性。     

一种改进的移动机器人视觉跟踪算法研究

运动物体的实时跟踪是移动机器人视觉的关键技术之一.为了实现对目标快速有效的跟踪,本文提出了一种改进的移动机器人视觉跟踪算法,该算法在mean shift算法的基础上,利用颜色特征作为视觉跟踪依据,并且引入Kalman滤波进行迭代窗口的预测.实验仿真结果表明,本文算法一定程度上消除了光照条件的影响,而且很好的解决了当目标被遮挡时发生目标跟踪偏差或丢失的问题,具有实用价值.     

路径预设的移动机器人设计

 为实现具有环境自适应能力的全方位移动的机器人,分析了当前移动机器人运动路径规划中存在的问题,提出一种路径预设移动机器人的设计方案。该系统由移动机器人和无线遥控器两个部分组成,采用霍尔传感器、红外避障传感器和电子指南针等多种传感器的融合,实现移动机器人的精确移动、路径学习和信息存储。从记录模式和移动模式两个方面阐述了系统工作流程。调试结果表明,设计提出的移动机器人能搭载各种设备,完成按预设路径移动并反向返回的功能,适于在智能家居等环境中进行监控采集等应用。