基于视觉的机器人导航
基于0V7620的机器人视觉导航系统设计
孽
控 时 制 序 器
目前 多数 机器 人视 觉 系统 采 用 的是 Ｃ Ｄ摄 像 机作 为 Ｃ 图像采 集设 备 ， 此类 视觉体 系 中必须 配 置专 用 视频 采 集 卡
图像处理控制器
才能 获得数 字 图像 信 息 。而 近年 发 展起 来 的 Ｃ ｓ图像 Ｍｏ 传感器 ， 由于其 采用 了 Ｃ Ｓ工 艺 制造 ， 而可 以将 Ａ Ｄ ＭＯ 因 ／ 等器 件集 成 进 去 ， 使得 图像 传 感 器 的集 成 度 大大 提 高 ， 进 行 数字 通讯 的方式 更 为 简便 ， 件 的搭 建更 为 简单 。因 硬 ］ 此将 Ｃ Ｓ图像传 感器 应 用 到移 动 机 器 人领 域 是 一个 发 ＭＯ 展 的趋 势 。
信息 ， 通过嵌 入式 系统 对 路面 图像 进 行 处理 、 路径 识 别 ， 最 终 实现 机器人 按照 预定 的路径 移动 到指定 位置 。
像传感器 ， 内部集成了感光单元和 Ａ Ｄ转换器 件 ， 其 ／ 并
且 提 供 了提 供 ８ １ ／６位 Ｃ Ｉ ６ １ Ｃ Ｉ ６ ６等 格 式 视 频 ＣＲ ０ 、 Ｃ Ｒ ５ 数 字 信 号 接 口 。它 支持 连 续 和 隔 行 两 种 扫 描 方 式 ； 高 最 像 素 为 ６ ４× ４ ２ 帧 速 率 为 ３ ／ ； 据 格 式 包 括 ６ ９， ０ ｆｓ 数 ＹＵ Ｙ ｒ ｂ Ｒ Ｂ Ｖ、 Ｃ Ｃ 、 Ｇ ３种 ， 被 广 泛 应 用 在 网 络 摄 像 头 、 它
１ 硬 件 系统 组 成
本 系统 主要 由 Ｃ ＭＯＳ摄像 头 模 组 、 Ｉ Ｏ视 频 缓 冲存 ＦＦ
觉导航系统 ， 通过分 析 Ｏ ６０的工作机理 ， Ｖ７ ２ 采用 Ｆ Ｇ Ｐ Ａ和 ＦＦ Ｉ Ｏ存 储器 协调工作 进行 图像采集缓 冲 ， 同时利用 高速 单片机实现视觉导航算法 。实验表 明本 系统设计合理 ， 集成 度高 ， 控制精确 ， 有一定的实用价值 。 关键词 ：视觉导航 ； ＭＯＳ图像传感器 ； Ｃ 轮式机器人
机器人室内定位解决方案
机器人室内定位解决方案机器人室内定位是指通过各种技术手段使机器人准确获取自身在室内环境中的位置和姿态信息，以实现自主导航、定点运动和环境探测等功能。
在室内环境中，传统的卫星导航系统如GPS无法提供准确的定位信息，因此需要借助其他技术进行室内定位。
目前，机器人室内定位可以通过以下几种方式实现：1.视觉定位视觉定位通过机器人上搭载的视觉传感器以及计算机视觉算法来获取机器人在室内环境中的位置信息。
一种常用的视觉定位方法是基于特征点匹配的定位，即通过提取室内环境中的特征点，如角点、边缘等，并将其与预先构建的地图进行匹配，从而确定机器人的位置。
此外，基于深度学习的视觉定位方法也得到了广泛应用，通过训练神经网络来实现室内定位。
2.惯性导航惯性导航是利用机器人上搭载的惯性测量单元（IMU）来测量机器人的加速度和角速度，并通过积分计算出机器人的位置和姿态信息。
IMU可以测量机器人的线加速度、角加速度和地磁场等信息，通过将这些信息进行积分，可以得到机器人的位置和姿态信息。
基于惯性导航的室内定位精度较高，但受到积分误差的累积影响，长时间使用会导致定位误差增大，因此通常与其他定位方法结合使用。
3.无线信号定位无线信号定位是通过接收室内环境中的无线信号来估计机器人的位置。
目前常用的无线信号定位技术包括Wi-Fi信号定位、蓝牙信号定位和超宽带信号定位等。
这些技术利用室内环境中的无线基站和接收器来定位机器人，通过测量无线信号的强度、时间延迟和到达角度等信息来估计机器人的位置。
4.激光雷达定位激光雷达定位是通过机器人上搭载的激光雷达来扫描周围环境，并根据激光点云数据进行定位。
激光雷达可以测量物体的距离和角度信息，通过将激光点云数据与预先构建的地图进行匹配，可以实现机器人的室内定位。
激光雷达定位精度较高，但成本较高，在一些高精度要求的场景中得到广泛应用。
综上所述，机器人室内定位可以通过视觉定位、惯性导航、无线信号定位和激光雷达定位等多种方式来实现。
计算机视觉中的三维重建：探索三维重建技术在虚拟现实、增强现实与机器人导航中的应用
计算机视觉中的三维重建：探索三维重建技术在虚拟现实、增强现实与机器人导航中的应用摘要本文深入探讨了计算机视觉中的三维重建技术，重点关注其在虚拟现实（VR）、增强现实（AR）和机器人导航领域的应用。
三维重建作为计算机视觉的核心任务之一，旨在从二维图像或视频中恢复真实世界的三维结构。
随着三维重建技术的不断发展，其在各个领域的应用日益广泛，为人们的生活和工作带来了诸多便利。
本文将回顾三维重建技术的发展历程，介绍主流的三维重建方法，并详细阐述其在VR、AR和机器人导航领域的应用现状与未来展望。
引言三维重建是计算机视觉领域的一项重要任务，其目标是从二维图像或视频中获取场景或物体的三维信息，并构建出相应的几何模型。
三维重建技术在众多领域具有广泛的应用价值，如虚拟现实、增强现实、机器人导航、文物保护、医学影像分析等。
近年来，随着深度学习技术的发展，三维重建技术取得了显著的进步，为相关领域的应用带来了新的机遇。
三维重建技术的发展历程早期的三维重建技术主要基于几何方法，如立体视觉、运动恢复结构（SfM）等。
这些方法通过分析多张图像之间的几何关系来恢复场景的三维结构。
然而，这些方法对图像质量和特征匹配的精度要求较高，且难以处理复杂的场景。
随着深度学习技术的兴起，基于学习的三维重建方法逐渐成为主流。
这些方法通过学习大量的图像数据，自动提取图像中的特征，并建立二维图像与三维结构之间的映射关系。
深度学习方法在三维重建任务中取得了显著的成果，能够处理复杂的场景和低质量的图像。
主流的三维重建方法目前，主流的三维重建方法主要包括以下几类：1. 基于深度学习的单目三维重建：该方法通过学习大量的单目图像数据，直接从单张图像中恢复场景的三维结构。
代表性的算法有MVSNet、NeuralRecon等。
2. 基于深度学习的双目/多目三维重建：该方法利用多张图像之间的视差信息，通过深度学习模型来估计场景的深度信息，从而重建出三维结构。
3. 基于RGB-D相机的三维重建：该方法利用RGB-D相机获取的彩色图像和深度图像，通过融合两种信息来重建场景的三维结构。
《基于深度学习的视觉SLAM算法研究》
《基于深度学习的视觉SLAM算法研究》一、引言近年来，随着深度学习技术的发展和计算机视觉领域的需求不断增长，基于深度学习的视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）算法成为了研究的热点。
视觉SLAM 技术是机器人导航、自动驾驶、增强现实等领域的核心技术之一，其目标是构建环境的地图并实现机器人的自主定位。
本文旨在研究基于深度学习的视觉SLAM算法，分析其原理、方法及优缺点，并探讨其未来的发展方向。
二、视觉SLAM算法概述视觉SLAM是一种基于计算机视觉的机器人自主定位和地图构建技术。
其基本原理是通过机器人上的摄像头获取周围环境的信息，然后通过一定的算法处理这些信息，实现机器人的定位和地图构建。
传统的视觉SLAM算法主要依赖于特征点的提取和匹配，而深度学习技术的应用使得视觉SLAM算法的准确性和鲁棒性得到了显著提高。
三、基于深度学习的视觉SLAM算法原理基于深度学习的视觉SLAM算法主要包括深度学习特征提取、相机运动估计和地图构建三个部分。
首先，通过深度学习模型提取图像中的特征信息，然后利用这些特征信息进行相机运动估计，最后通过地图构建算法将多个视角下的地图信息进行融合，形成完整的地图。
其中，深度学习模型通常采用卷积神经网络（CNN）等模型进行训练和优化。
四、基于深度学习的视觉SLAM算法方法基于深度学习的视觉SLAM算法有多种实现方法，其中比较典型的方法包括基于深度学习的特征点检测与匹配、基于深度学习的语义地图构建等。
在特征点检测与匹配方面，通过训练深度学习模型来检测图像中的关键点，并计算关键点之间的相对位置关系，从而实现相机运动估计。
在语义地图构建方面，通过将图像中的物体进行分类和标注，然后将这些信息融合到地图中，形成语义地图。
此外，还有一些算法通过融合多种传感器信息来提高视觉SLAM的准确性和鲁棒性。
五、基于深度学习的视觉SLAM算法优缺点分析优点：1. 准确性高：深度学习技术可以提取更丰富的图像信息，提高相机运动估计和地图构建的准确性。
机器人定位技术的工作原理
机器人定位技术的工作原理机器人定位技术是机器人技术中的重要部分，主要用于实现机器人在空间中的定位和导航。
在工业生产、医疗卫生等领域，机器人定位技术的应用极为广泛。
本文将介绍机器人定位技术的工作原理。
一、机器人定位技术分类机器人定位技术包含多种技术手段，常见的主要有以下几种：1.视觉导航技术：利用相机、激光雷达等传感器实现对机器人周围环境的监测，并结合图像处理技术进行定位和导航。
2.惯性导航技术：基于陀螺仪和加速度计等传感器的测量数据，结合卡尔曼滤波等算法进行机器人定位和导航。
3.全球定位系统(GPS)技术：利用卫星信号实现机器人在地球上的定位。
4.超声波测距技术：利用超声波传感器测量机器人到障碍物的距离，通过计算得到其在空间中的位置。
5.蓝牙、红外等无线通信技术：利用蓝牙、红外等技术实现机器人之间的通信，从而进行协作定位。
在实际应用中，常常会综合多种技术进行机器人定位，以提高定位精度和鲁棒性。
二、机器人视觉定位技术机器人视觉定位技术主要利用相机和激光雷达等传感器捕捉环境信息，并利用计算机视觉技术提取特征，实现机器人的定位和导航。
1.视觉传感器视觉传感器用于捕捉场景信息，包括彩色相机、深度相机、激光扫描仪等。
其中，彩色相机能够获取场景的颜色信息，深度相机可以测量场景中每个像素与相机的距离，而激光扫描仪则能够快速获取场景的三维几何信息。
2.特征点提取和匹配为了实现机器人的定位和导航，需要根据环境信息提取特征，并与先前观测到的特征进行匹配，计算机器人的运动姿态。
一般采用的特征点提取算法包括SIFT、SURF、ORB等。
这些算法能够对场景图像进行特征检测和提取，提取出具有描述性的特征点。
而特征匹配算法常用的有基于特征描述子的匹配算法，如基于FLANN的近似最近邻匹配算法等。
3.定位算法机器人视觉定位算法是利用相机捕捉的环境信息和特征匹配实现机器人定位和姿态估计的算法。
相比于其他定位技术，机器人视觉定位算法不需要预先安装额外的设备和标记，因此具有更广泛的适用性和更低的成本。
小胖机器人导航方式
在这之前相信大家对小胖机器人的知识点还是了解挺多的，我们知道了它的实用之处。
那么下面呢小编就再次带领着大家一起来瞧一瞧小胖机器人。
机器人通过计算机系统与操作员或程序员进行人机对话，实现对小胖机器人的控制与操作。
虽然具有了部分处理和决策功能，能够独立地实现一些诸如轨迹规划、简单的避障等功能，但是还要受到外部的控制。
小胖机器人导航方式
小胖机器人有多种导航方式, 根据环境信息的完整程度、导航指示信号类型等因素的不同,可以分为基于地图的导航、基于创建地图的导航和无地图的导航3类。
根据导航采用的硬件的不同, 可将导航系统分为小胖机器人视觉导航和小胖机器人非视觉传感器组合导航。
视觉导航是利用取场景中摄像头进行环境探测和辨识, 以获大部分信息目前视觉导航信息处理的内容主要包括: 视觉信息的压缩和滤波、路面检测和障碍物检测、环境特定标志的识别、三维信息感知与处理。
非视觉传感器导航是指采用多种传感器共同工作,如探针式、电容式、电感式、力学传感器、雷达传感器、光电传感器等,用来探测环境,对小胖机器人的位置、姿态、速度和系统内部状态等进行监控, 感知旺仔机器人所处工作环境的静态和动态信息,使得小胖机器人相应的工作顺序和操作内容能自然地适应工作环境的变化,有效地获取内外部信息。
《2024年基于机器视觉的工业机器人搬运目标识别及定位技术研究》范文
《基于机器视觉的工业机器人搬运目标识别及定位技术研究》篇一一、引言在现代化工业生产线上，随着人工智能与机器人技术的不断进步，机器视觉技术正日益成为工业机器人执行任务的关键技术之一。
特别是对于工业机器人搬运任务，基于机器视觉的目标识别及定位技术成为提高生产效率、减少人力成本和提升产品质量的重要手段。
本文将针对基于机器视觉的工业机器人搬运目标识别及定位技术进行研究与分析。
二、机器视觉技术在工业机器人中的应用机器视觉技术利用计算机、图像处理与机器学习算法对图像进行分析与处理，实现对目标物体的识别、跟踪与定位。
在工业机器人搬运任务中，机器视觉技术主要应用于以下几个方面：1. 目标识别：通过图像处理算法，对生产线上的零部件、产品等进行识别与分类。
2. 定位：利用图像处理技术确定目标物体的位置与姿态，为机器人提供精确的坐标信息。
3. 导航：结合环境感知与路径规划算法，实现机器人的自主导航与搬运。
三、目标识别技术研究目标识别是工业机器人搬运任务中的关键技术之一。
本文将重点研究基于深度学习的目标识别技术。
1. 深度学习模型选择：采用卷积神经网络（CNN）等深度学习模型，对图像进行特征提取与分类。
2. 数据集构建：建立包含各类零部件、产品的图像数据集，用于训练与测试目标识别模型。
3. 模型训练与优化：利用大量标记数据对模型进行训练，通过调整模型参数与结构优化识别性能。
四、定位技术研究精确的定位是实现工业机器人高效搬运的基础。
本文将研究基于视觉的定位技术。
1. 特征提取：通过图像处理算法提取目标物体的特征点或轮廓信息。
2. 坐标转换：将图像坐标系转换为机器人坐标系，实现目标物体在三维空间中的定位。
3. 定位算法优化：采用卡尔曼滤波、粒子滤波等算法对定位结果进行优化与修正，提高定位精度。
五、实验与分析为了验证基于机器视觉的工业机器人搬运目标识别及定位技术的有效性，本文进行了相关实验。
1. 实验环境搭建：搭建包含工业机器人、相机、光源等设备的实验平台。
基于单目视觉的移动机器人SLAM问题的研究共3篇
基于单目视觉的移动机器人SLAM问题的研究共3篇基于单目视觉的移动机器人SLAM问题的研究1近年来，随着移动机器人的普及和应用范围的拓展，SLAM问题逐渐成为智能机器人领域研究的热点之一。
其中，基于单目视觉的移动机器人SLAM问题在实际应用中具有广泛的应用价值和发展前景。
基于单目视觉的移动机器人SLAM问题是指通过移动机器人的单目摄像头获取场景信息，并将其转化为机器人自身的位姿和场景信息，以实现对未知环境的建图和定位。
相比于传统的激光、视觉双目或多目视觉SLAM方法，单目视觉具有成本低、易于集成、信息获取范围广等优势。
因此，其研究具有极为重要的意义。
在基于单目视觉的移动机器人SLAM问题的研究中，主要包括以下几个方面的内容。
一、摄像头标定在基于单目视觉的移动机器人SLAM问题中，摄像头标定是必不可少的步骤。
通过对摄像头的本质矩阵、畸变系数等参数进行标定，可以精确地计算出摄像头的真实参数，以保证后续场景信息提取和位姿计算的准确性。
二、特征提取与匹配在单目视觉SLAM中，为了准确提取场景信息，需要对场景中的特征点进行提取。
目前常用的特征点提取方法包括SIFT、SURF、ORB等。
提取到的特征点可用于匹配图像、计算位姿等，从而实现多帧图像之间的场景恢复。
三、位姿计算位姿计算是基于单目视觉的移动机器人SLAM问题中的核心环节。
在该过程中，需要结合相邻帧之间的位置信息，使用迭代最近点（ICP）算法等进行位姿计算，并将计算结果传递给后续流程。
四、地图构建在基于单目视觉的移动机器人SLAM问题中，地图构建是将抽象的位姿、特征点等信息融合到一个实际的环境中的过程。
在此过程中，需要根据机器人经过的路径和位姿计算结果，以及提取出的场景特征点，构建出一个实际的地图，并将其传递到下一步操作中。
基于单目视觉的移动机器人SLAM问题的研究现状不断发展，已经形成了比较完善的技术体系。
其中，基于深度学习的方法已经成为研究的热点之一。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
北京交通大学硕士学位论文基于视觉的机器人导航姓名：程新宇申请学位级别：硕士专业：计算机科学与技术指导教师：王奇志20090601摘要机器人导航是机器人领域中的重要研究内容，而视觉传感器获得信息量丰富、非接触式采集等特点使得基于视觉的机器人导航系统的研究成为热点。本文的工作内容是对当前基于视觉的机器人导航理论进行研究，并针对目前机器人导航系统中的双目测距系统的应用局限，提出了基于双目变焦摄像机的测距算法。该算法摆脱了传统双目测距算法中对摄像机焦距的依赖，而依据双目摄像机转动角度来对目标物进行测距，并以此为基础，实现了双目变焦摄像机测距系统。另外，我们针对实验室机器人的具体应用和具体实验环境，设计了专门应用于穿越走廊的机器人视觉伺服系统，并结合该系统和实际走廊环境提出了基于狭窄走廊的改进人工势场路径规划算法，该算法不仅能够解决传统人工势场法容易陷入力平衡陷阱的缺点，而且能够显著的减小机器人在走廊行走时的振荡情况，并最终实现了走廊视觉导航系统。本文中完成的两种系统在室内定位目标物和室内走廊实验中均取得了理想的效果。关键词：视觉伺服系统；机器人导航；双目测距系统；变焦；摄像机转动角度：改进人工势场法分类号：ＴＰ２４２ｊ匕塞变通厶堂亟±堂位ｉ金塞△娶墨！壁△￡！
ＡＢＳＴＲＡＣＴＴｈｃｒｏｂｏｔｎａｖｉｇａｔｉｏｎｉｓａｌｌｉｍｐｏｒｔａｎｔｉｓｓｕｅｉｎｔｈｅｆｉｌｅｄｏｆｒｏｂｏｔｉｃｓ．Ｂｅｃａｕｓｅｏｆｔｈｅ
ａｄｖａｎｔａｇｅｏｆｔｈｅｖｉｓｕａｌｓｅｎｓｏｒ，ｗｈｉｃｈｉｓｎｏｎ－ｃｏｎｔａｃｔａｎｄｃａｐｔｕｒｉｎｇａｗｅａｌｔｈｏｆｇｏａｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ｔｈｅｒｏｂｏｔｎａｖｉｇａｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｖｉｓｉｏｎｉｓｂｅｃｏｍｉｎｇｔｈｅｉｍｐｏｒｔａｎｔｒｅｓｅａｒｃｈ
ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ．Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｗｅｒｅｓｅａｒｃｈｔｈｅｃｕｒｒｅｎｔｔｈｅｏｒｙａｂｏｕｔｔｈｅｒｏｂｏｔｎａｖｉｇａｔｉｏｎａｎｄｔｈｅ
ｒｏｂｏｔｖｉｓｕａｌｎａｖｉｇａｔｉｏｎ．Ａｎｄｔｈｅｎ，ｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｔｈｅｒｏｂｏｔａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎａｎｄｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ
ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，Ｗｅｄｅｓｉｇｎｔｗｏｒｏｂｏｔｖｉｓｕａｌｎａｖｉｇａｔｉｏｎ
ｓｙｓｔｅｍｓ．ｎｅｆｉｒｓｔｓｙｓｍｎｉｓａ
ｂｉｎｏｃｕｌａｒｖｉｓｉｏｎｒａｎｇｉｎｇｓｙｓｔｅｍｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｚｏｏｍｌｅｎｓ．Ｉｔｉｓｄｅｐｅｎｄｅｎｔｏｎｔｈｅａｎｇｌｅｏｆ
ｃａｌＴｌｅｌ＇ａｒｏｔａｔｉｏｎｒａｔｈｅｒｔｈａｎｔｈｅｆｏｃａｌｌｅｎｇｔｈｔｈａｔｉｓｔｈｅｅｓｓｅｎｔｉａｌｅｌｅｍｅｎｔｉｎｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｂｉｎｏｃｕｌａｒｖｉｓｉｏｎｒａｎｇｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓ．Ｓｏｗｅｃａｌｌｕｓｅｔｈｅｚｏｏｍｌｅｎｓｃａｍｅｒａａｎｄｃａｐｔｕｒｅ
ｃｌｅａｒｅｒｉｍａｇｅｏｆｏｂｊｅｃｔ．Ｔｈｅｓｅｃｏｎｄｓｙｓｔｅｍｉｓｔｈｅｒｏｂｏｔｃｏｒｒｉｄｏｒｗａｌｋｖｉｓｉｏｎｎａｖｉｇａｔｉｏｎ
ｓｙｓｔｅｍ．Ｗｂｓｐｅｃｉａｌｌｙｄｅｓｉｇｎｔｈｅｖｉｓｕａｌｓｅｒｖｏｉｎｇｓｙｓｔｅｍａｎｄｔｈｅｉｍｐｒｏｖｉｎｇａｒｔｉｆｉｃｉａｌ
ｐｏｔｅｎｔｉａｌｆｉｅｌｄｍｅｔｈｏｄｆｏｒｔｈｅｃｉｒｃｕｍｓｔａｎｃｅｓｏｆｔｈｅｃｏｒｒｉｄｏｒ．Ｔｈｅｖｉｓｕａｌｓｅｒｖｏｉｎｇｓｙｓｔｅｍ
ｉｓｐｌａｎｅｄｔｏｅｘｔｒａｃｔｔｈｅｔａｒｇｅｔｔｏｔｈｅｎａｖｉｇａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍａｎｄｔｈｅｉｍｐｒｏｖｉｎｇａｒｔｉｆｉｃｉａｌｐｏｔｅｎｔｉａｌｆｉｌｅｄｍｅｔｈｏｄｉｓｐｌａｎｅｄｔｏｐｌａｎｔｈｅｐａｔｈｆｏｒｔｈｅａｕｔｏｎｏｍｏｕｓｍｏｂｉｌｅｒｏｂｏｔ．Ｉｎｔｈｉｓｓｙｓｔｅｍ，ｔｈｅｉｍｐｒｏｖｉｎｇａｒｔｉｆｉｃｉａｌｐｏｔｅｎｔｉａｌｆｉｅｌｄｍｅｔｈｏｄｎｏｔｏｎｌｙｓｏｌｖｅｄｔｈｅｆｏｒｃｅ－ｂａｌａｎｃｅｐｒｏｂｌｅｍｂｕｔｒｅｄｕｃｅｄｔｈｅ
ｗａｌｋｉｎｇｏｓｃｉｌｌａｔｉｏｎ．
Ｗｅｔｅｓｔｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓｆｒｏｍｔｈｅｂｉｎｏｃｕｌａｒｖｉｓｉｏｎｒａｎｇｉｎｇｓｙｓｔｅｍｂａｓｅｄｏｎ
ｔｈｅｚｏｏｍｌｅｎｓｉｎｄｏｏｒａｎｄｔｈｅｒｏｂｏｔｃｏｒｒｉｄｏｒｗａｌｋｎａｖｉｇａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍａｎｄｇｏｏｄｒｅｓｕｌｔｓ
ｈａｖｅｂｅｅｎｏｂｔａｉｎｅｄ．ＫＥＹＷＯＲＤＳ：ＶｉｓｕａｌＳｅｒｖｏｉｎｇＳｙｓｔｅｍ；ＲｏｂｏｔＮａｖｉｇａｔｉｏｎ；ＢｉｎｏｃｕｌａｒＶｉｓｉｏｎＲａｎｇｉｎｇ
Ｓｙｓｔｅｍ；ＺｏｏｍＬｅｎｓ；１１１ｅＡｎｇｌｅｏｆＣａｍｅｒａＲｏｔａｔｉｏｎ；ＴｈｅＩｍｐｒｏｖｉｎｇ
ＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＰｏｔｅｎｔｉａｌ
ＦｉｅｌｄＭｅｔｈｏｄＣＬＡＳＳＮＯ：ＴＰ２４２图目录图２．１手眼视觉机械手……………………………………………………………６图２．２蛇形机器人…………………………………………………………………６图２．３基于位置的视觉伺服结构图………………………………………………６图２．４基于图像的视觉伺服结构图………………………………………………７图２．５２．５Ｄ视觉伺服结果图………………………………………………………９图２．６环境特征提取……………………………………………………………。１２图２．７激光扫描仪成像图………………………………………………………．．１３
图３．１双目视差原理图…………………………………………………………．．１５
图３．２双目变焦摄像机测距系统………………………………………………．１８
图３．３双目变焦摄像机测距系统软件流程图…………………………………．１９图３．４ＲＧＢ模型…………………………………………………………………２０图３．５ＨＳＶ模型…………………………………………………………………２０图３．６双目成像示意图…………………………………………………………．２２图３．７中心成像示意图…………………………………………………………．２４图３．８目标物识别过程一………………………………………………………．２５图３．９目标物识别过程二………………………………………………………。２６图３．１０目标物识别过程三………………………………………………………．２７图３．１１系统实际运行状态………………………………………………………２８
图３．１２不同距离目标物图像一…………………………………………………２８图３．１３不同距离目标物图像二…………………………………………………２９图３．１４绝对误差曲线……………………………………………………………３０图４．１Ｐｉｏｎｅｅｒ３机器人……………………………………………………………３５图４．２Ｐｉｏｎｅｅｒ３机器人声纳分布图……………………………………………。３５图４．３走廊视觉导航系统软件流程图…………………………………………．３６图４．４机器人在走廊中受力图一………………………………………………．４０图４．５机器人在走廊中受力图二………………………………………………．４１图４．６机器人在走廊中受力图三………………………………………………．４ｌ图４．７机器人在走廊中受力图四………………………………………………．４２图４．８机器人在走廊中受力图五………………………………………………．４２图４．９走廊图像…………………………………………………………………．４５图４．１０平滑处理结果……………………………………………………………４５图４．１１边缘检测结果……………………………………………………………．４６图４．１２直线提取结果………………………………………………………………４６图４．１３墙脚线识别结果…………………………………………………………４７图４．１４重叠效果图………………………………………………………………４７图４．１５视觉偏移图………………………………………………………………．．４８图４．１６视觉偏移图处理结果……………………………………………………４９图４．１７带障碍物走廊图…………………………………………………………４９图４．１８障碍物处理结果…………………………………………………………５０图４．１９路径规划仿真系统………………………………………………………５０图４．２０仿真结果图一……………………………………………………………５ｌ图４．２１仿真结果图二……………………………………………………………５ｌ图４．２２起点偏离中线仿真结果图一……………………………………………５２图４．２３起点偏离中线仿真结果图二……………………………………………５２独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得北京交通大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。
学位论文作者签名：彳注斯字签字日期：二口一７年ｚ月工７Ｌ日