雙目立體視覺物體識別與定位.pdf

1、近年來，智能移動機器人技術(shù)成為一個研究熱點。立體視覺技術(shù)作為機器人智能導(dǎo)航、避障的最關(guān)鍵技術(shù)，受到了廣泛的重視。本文利用雙目立體視覺進(jìn)行目標(biāo)識別與定位，進(jìn)而實現(xiàn)一個雙臂移動機器人系統(tǒng)的導(dǎo)航與操作控制。論文對攝像機標(biāo)定、目標(biāo)識別、雙目測距以及機器人運動學(xué)等問題進(jìn)行了較深入的研究，并通過實驗方法驗證了所設(shè)計方案的可行性與可靠性。下面對完成的主要工作進(jìn)行總結(jié)：
　　第一、攝像機標(biāo)定。傳統(tǒng)的雙目視覺系統(tǒng)在標(biāo)定后需要保持兩臺攝像機之間的相對

2、位置不變，而本系統(tǒng)中攝像機需要靈活轉(zhuǎn)動。針對這個問題，提出了一個改進(jìn)的攝像機模型，將云臺的旋轉(zhuǎn)角度作為攝像機模型的參數(shù)，以解決攝像機旋轉(zhuǎn)后需要重新標(biāo)定的問題，同時根據(jù)不同的假設(shè)模型給出了兩種計算模型參數(shù)的方法，該改進(jìn)模型允許攝像頭靈活轉(zhuǎn)動，增強了系統(tǒng)的適應(yīng)性。
　　第二、目標(biāo)檢測與識別。改進(jìn)了HSV空間下基于顏色相似度的分割方法，該方法通過粗分割求取目標(biāo)在當(dāng)前光照條件下的顏色模板，相比采用固定的顏色模板，本文提出的方法對光照的影響

3、具有自適應(yīng)性。另外，在分割步驟中使用了目標(biāo)輪廓信息作為約束條件，從而排除了環(huán)境中相似顏色背景的干擾。在完成分割之后，給出了使用不變矩進(jìn)行形狀匹配的度量方法。
　　第三、三維測距。對兩臺攝像機不平行情況下進(jìn)行深度恢復(fù)的方法進(jìn)行了討論，給出了使用改進(jìn)攝像機模型將非平行情況轉(zhuǎn)換到標(biāo)準(zhǔn)的平行情況下的測距方法。這樣，在攝像機運動后的非平行情況下，依然可實現(xiàn)目標(biāo)的三維測距。
　　第四、雙臂移動機器人系統(tǒng)控制。對系統(tǒng)的雙臂進(jìn)行了基于視覺伺