基于视觉的机器人全局定位
移动机器人的导航与运动控制算法研究
移动机器人的导航与运动控制算法研究
随着科技的快速发展，移动机器人已经成为现实生活中的一部分。移动机器人的导航与运动控制算法的研究，对于实现机器人智能化、自主化以及高效性具有重要意义。本文将对移动机器人导航与运动控制算法的研究进行探讨，并介绍目前主流的几种算法。
移动机器人的导航算法主要包括路径规划、环境感知和定位。路径规划是机器人从当前位置到目标位置的路径选择，环境感知则是机器人通过传感器获取周围环境信息，以便更好地进行路径规划和避障，而定位则是机器人获取自身位置信息的过程。
在路径规划方面，A*算法是一种常用的搜索算法，它通过建立搜索树来找到最短路径。A*算法的核心思想是同时考虑启发式函数和实际代价函数，以选择最佳路径。此外，Dijkstra算法和D*算法也常用于路径规划。Dijkstra算法通过计算节点之间的最短距离来确定路径，而D*算法则是在遇到环境变化时，可以通过增量式的方式进行路径更新。
在环境感知方面，移动机器人通常会配备各种传感器，如摄像头、激光雷达和超声波传感器等。这些传感器可以帮助机器人感知周围的障碍物、地图等环境信息。通过对环境信息的获取和处理，机器人可以根据目标位置和现实环境进行综合考虑，以便找到最佳路径。
定位是移动机器人导航算法的重要一环。目前常用的定位方法包括惯性导航系统（INS）、全局定位系统（GPS）和视觉定位等。INS通过测量机器人的线性加速度和角速度来估计其位置和姿态，而GPS则是通过接收卫星信号来获取机器人的经纬度信息。视觉定位则是利用摄像头获取环境图像，通过图像处理和特征匹配来确定机器人的位置。
在运动控制方面，控制算法的设计主要涉及机器人的轨迹跟踪和姿态控制。轨迹跟踪是指机器人按照指定的路径进行运动，并通过不断调整控制参数，使机器人能够更好地跟踪预定轨迹。姿态控制则是指机器人根据期望姿态和当前实际姿态之间的差距，通过控制器进行调整，以使机器人能够保持稳定。
受限视觉下RoboCup3D中机器人的定位
２ｏ１ｏ年４ 。 簟４１期 电子测试 ＥＬＥｃＴＲ０Ｎｌｃ ＴＥｓＴ Ａｐｒ．２０１０ Ｎｏ．４
受限视觉下ＲｏｂｏＣｕｐ３Ｄ中机器人的定位
赵业锦 （南京邮电大学自动化学院，南京，２１０００３）
摘要：针对ＲｏｂｏＣｕｐ３Ｄ￣机器人视觉模型的重大改变，即由原来的完美视觉模型变为受限视觉模型，在综合 完美视觉下机器人的定位方法．即陀螺仪定位、１个标志杆定位，３个标志杆定位，提出一种受限视觉下机器 人向身定位策略，并应用卡尔曼滤波器来提高定位的精度，在Ｒｃｓｓｓｅｒｖｅｒ３Ｄ仿真环境中进行了定位数据的采样 和对比，实验表明此定位方法具有很好的竞赛适应性与健壮性。 关键词：受限视觉；卡尔曼滤波器；自身定位 中图分类号：ＴＰ２４２．６ 文献标识码：Ａ
Ｓｅｌｆ ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ ｕｎｄｅｒ ｒｅｓｔｒｉｃｔｅｄ ｖｉｓｉｏｎ ｉｎ
ＲｏｂｏＣｕｐ３Ｄ
ＺｈａｏＹｅｊｉｎ （Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ Ｃｏｌｌｅｇｅ，Ｎａｎｊｉｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，ｏｆ Ｐｏｓｔｓ ａｎｄ Ｔｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，Ｎａｎｊｉｎｇ，２１０００３，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｒｅ ｉｓ ａ ｇｒｅａｔ ｃｈａｎｇｅ ｏｆ ｒｏｂｏｔ’ｓ ｖｉｓｕａｌ ｍｏｄｅｌ ｉｎ ＲｏｂｏＣｕｐ３Ｄ，ｗｈｉｃｈ ｃｈａｎｇｅｓ ｔｈｅ ｏｒｉｇｉｎａｌ ｐｅｒｆｅｃｔ ｖｉｓｕａｌ ｍｏｄｅｌ ｔｏ ｔｈｅ ｒｅｓｔｒｉｃｔｅｄ ｏｎｅ．Ｓｕｍｍａｒｙ ｔｈｅ ｒｏｂｏｔ ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ ｕｎｄｅｒ ｐｅｒｆｅｃｔ ｖｉｓｕａｌ，ｆｏｒ ｅｘａｍｐｌｅ：ｇｙｒｏｓｃｏｐｅ ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ，ａ ｓｉｇｎ ｐｏｌｅ ｐｏｓｉｔｉｏｎ，ｔｈｒｅｅ ｓｉｇｎ ｐｏｌｅ ｐｏｓｉｔｉｏｎ．Ｉｎ ａｃｃｏｒｄａｎｃｅ ｗｉｔｈ ｉｔ，ｘｖｅ ｐｕｔ ｆｏｒｗａｒｄ ａ ｓｔｒａｔｅｇｙ ｔｈａｔ ｒｏｂｏｔｓ ｃａｎ ｐｏｓｉｔｉｏｎ ｂｙ ｔｈｅｍｓｅｌｖｅｓ ｕｎｄｅｒ ｔｈｅ ｒｅｓｔｒｉｃｔｅｄ ｖｉｓｕａｌ Ｗｅ ａｌｓｏ ｕｓｅ Ｋａｌｍａｎ ｆｉｌｔｅｒ ｔｏ ｉｍｐｒｏｖｅ ｔｈｅ ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ ａｃｃｕｒａｃｙ．Ｂｅｓｉｄｅｓ，ｗｅ ｔｈｅｙ ｓａｍｐｌｅ ａｎｄ ａｎａｌｙｓｉｓ ｔｈｅ ｄａｔａ ｕｎｄｅｒ ｔｈｅ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ ｏｆ Ｒｃｓｓｓｅｒｖｅｒ３Ｄ．Ｍａｎｙ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ ｈａｖｅ ｓｈｏｗｌｌ ｔｈｉｓ ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ ｓｔｒａｔｅｇｙ ｉｓ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚｅｄ ｂｙ ｈｉｇｈ ａｄａｐｔｉｖｅ ｃｏｍｐｅｔｉｔｉｏｎ ａｎｄ ｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓ． Ｋｅ）￣ｏｒｄｓ：ｒｅｓｔｒｉｃｔｅｄ ｖｉｓｉｏｎ；ｋａｌｍａｎ ｆｉｌｔｅｒ；ｓｅｌｆ ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ
基于机器视觉的工业机器人分拣控制系统探究
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41智能应用
0 引言机器视觉技术是指使用摄像机和计算机来模拟人类视觉功能，并且广泛用于航空航天、汽车零件、电子、制药等领域。在我国，机器视觉技术的研究起步较晚，不够成熟，其专利和成果不及国外品牌。工作分拣在整个工业生产过程中占有重要地位，工业分拣的速度将直接影响整个分类过程的运作。因此，我们需要先对工业分类的各个步骤进行测试，找出不足之处并加以纠正，以提高整个工业分拣技术，这对分拣行业具有重要的指导意义。据调查，在过去的一年中，中国连续增加了200多家加工工业机器人制造商。并且，业界非常看重工业机器人的市场发展前景，他们一致认为工业机器人生产的“高潮”将在未来几年出现。1 工件机器人分拣系统的系统硬件机器视觉工件分类系统分为三个，而工业机器人分拣系统主要分为五个主要单元：工件传送单元、相机平台单元、视觉分类单元、机器人RC控制单元以及机械手抓取单元。包括步进电机、图像采集卡、气爪、工控机、运动控制卡、三轴运动平台这些部分。运动卡的通信通过以太网和RS232串口实现。工控机是信息处理和操作中心，负贵控制与协调，其他部分挂在工控机下。框架图如图1所示。
图1 分拣机器人总体框架图 ■1.1 工业相机的选择图像采集是整个视觉系统的基石，它主要是通过工业摄像机完成的。作为机器视觉系统的核心组件，工业相机的基本功能是将输入的光信号转换输出为电信号。所拍摄图像的质量、清晰度、系统稳定性都由相机的性能直接决定。与普通相机相比，工业相机具有超强的传输功能、更高的稳定性和更强的抗干扰能力。本系统选择高分辨率数码相机MV-1300UM，其参数为：传感器类型：逐行数字面阵CMOS，输出颜色：黑白，信噪比> 45db，动态范围：60db，电源要求：5V，功耗<2.25W，尺寸53×54×54，分辨率1280×1024，帧频15FPS，像素大小：5.2μm×5.2μm，视野（FOV）为64mm×48mm，物距是128.3mm，畸变<0.07％，光栅分辨率是0.4μm，精度是±5μm。 ■1.2 光源的选择系统中光源的功能是将光投射到被检测对象上，并在完成投射后区分对象的对比度。好的光源可以提高整个系统的分辨率，并降低后续图像处理的压力；而性能较差的光源则会降低系统的工作效率，例如工业相机过度曝光会导致图像不清晰。本系统选取的是采用led按圆周排列的灯光，它能够为被测物体提供大面积平衡照明的环形光源，其优点是可以直接安装在镜头并实现大面积的照明，能够较好的反射被测物体表面的纹理。 ■1.3 分拣机器人的选择视觉分类系统的核心组成部分是工业机器人。分拣系统的分拣速度上限、系统准确性、稳定性和可靠性都由工业机器人的性能决定，其类型包括：切割机器人、搬运机器人、焊接机器人、喷涂机器人、分拣机器人等。由于每个机器人的用途不同，因此在选择机器人时需要注意其工作性能的差异。例如，分拣机器人可以快速、准确地掌握要测量的移动目标，更适合分拣；搬运机器人的承载能力较大，可以负载很重的物品。经过筛选，我们采用ABB IRB360工业机器人。 ■1.4 车轮驱动方式的选择对分拣系统进行需求分析，在设计中应该提高小车运动及转向控制的精度。因此，当为小车车轮选择驱动马达的类型时，经过一系列的对比分析发现，尽管直流电动机驱动简
双目视觉定位原理
双目视觉定位原理详解
1. 引言
双目视觉定位（Binocular Visual Localization），也被称为立体视觉定位，是一种通过两个相机获取场景深度信息，并根据这些信息确定相机在三维空间中的位置和姿态的技术。它是计算机视觉领域的一个重要研究方向，广泛应用于机器人导航、增强现实、视觉测量等领域。本文将从基本原理、算法流程和应用实例三个方面详细介绍双目视觉定位的原理。
2. 基本原理
双目视觉定位的基本原理是通过两个相机模拟人眼的双目视觉系统，利用视差（Disparity）来计算深度信息，进而确定相机在空间中的位置和姿态。下面将详细介绍双目视觉定位的基本原理。
2.1 立体几何
立体几何是双目视觉定位的基础。它描述了相机在三维空间中的位置和姿态，以及图像中物体的几何信息。在立体几何中，我们有以下几个重要的概念：
• 相机坐标系（Camera Coordinate System）：相机坐标系是相机所在位置的局部坐标系，以相机光心为原点，相机的X轴向右，Y轴向下，Z轴朝向场景。
• 世界坐标系（World Coordinate System）：世界坐标系是场景的全局坐标系，以某个固定点为原点，一般选择一个或多个地面上的特征点作为参考。
• 相机投影（Camera Projection）：相机将三维空间中的点投影到二维图像平面上，形成相机图像。
• 图像坐标系（Image Coordinate System）：图像坐标系是相机图像上的坐标系，原点通常位于图像的左上角，X轴向右，Y轴向下。
• 像素坐标（Pixel Coordinate）：像素坐标是图像中的离散点，表示为整数坐标（x, y）。 2.2 视差与深度
视差是指双目摄像机的两个成像平面上，对应点之间的水平像素位移差。通过计算视差，可以获得物体的深度信息。视差与深度的关系可以用三角几何来描述。
假设相机的基线长度为 b，两个成像平面之间的距离为 f，视差为 d，物体的真实深度为 Z，则有以下关系：
基于SIFT算法的移动机器人同时定位与地图创建
第２１卷第１期 ２００８年３月 宁波大学学报（理工版） ＪＯＵＲＮＡＬ ＯＦ ＮＩＮＧＢＯ ＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ（ＮＳＥＥ） Ｖｏ１．２１ Ｎｏ．Ｉ Ｍａｒ． ２００８
文章编号：１００１．５１３２（２００８）ｏ１．００６８．０４
基于ＳＩＦＴ算法的移动机器人同时定位与地图创建
王彭林，石守东，洪小伟
（宁波大学信息科学与工程学院，浙江宁波３１５２１ １）
摘要：研究了基于尺度不变特征变换（ＳＩＦＴ）算法的移动机器人同时定位与地图创建（ＳＬＡＭ）方法，
即在视角改变情况下，用ＳＩＦＴ算法对不同图像进行特征匹配，根据极线几何原理得到摄像头的
旋转角度，将之与里程计的角度信息融合，从而实现较准确的自我定位与地图创建．实验表明：
本方法利用电荷耦合器件（ＣＣＤ）摄像头和里程计问内在的几何关系来实现ＳＬＡＭ，提高了低成本
移动机器人的定位精度．
关键词：ＳＩＦＴ算法；同时定位与地图创建；极线几何；融合
中图分类号：ＴＰ２４ 文献标识码：Ａ
移动机器人的定位与地图创建是机器人领域
的热点研究问题，是实现机器人导航的前提．目
前，对已知环境地图的机器人自主定位和已知机器
人姿态的地图创建，已经有了许多不同的解决方法，
根据先验地图，在结构化室内环境中进行的移动机
器人定位与地图创建的研究已经取得了很大的成
功，并且已有很多的应用实例．然而在很多情况
下．事先较难获得机器人的工作环境地图，而且在
很多环境中机器人不能利用全局定位系统进行定
位．所以，机器人如需在完全未知的环境中创建地
图，需同时利用地图进行自主定位和导航，这方面
的研究已经取得了很大的进展，并应用于室内ｌｌ Ｊ、
水下［２１和室外【３】等各种不同的环境．
移动机器人大多采用机载传感器，如激光测距
仪、声纳及摄像头等．近年来，随着图像处理技术
的进步（￣ＩＩＳＩＦＴ算法ｆ４ｊ ）：以及ＣＣＤ摄像头具有代价
低、重量小、能耗少等优点，基于视觉的ＳＬＡＭ越 来越受到国内外学者的重视．目前，对于基于视觉
slam算法原理
slam算法原理
SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)算法是机器人领域中比较重要的技术之一，它可以实时地构建场景的三维地图，并同时确定机器人在场景中的位置并做出相应的移动，即在不需要外界任何其他信息的情况下，完成自主导航的任务。
SLAM算法是机器人自主导航中最关键的部分之一，主要涉及到机器人的定位和地图创建。SLAM算法的主要目的是通过对机器人感知的传感数据进行处理，实时地构建机器人所在环境的地图，同时用地图来确定机器人的位置。这一过程需要利用机器人自身的传感器来获取环境和位置的信息，从而实现机器人的智能化运动和精准导航。
SLAM算法的核心是实现机器人运动轨迹和感知数据的融合。在SLAM算法中，机器人使用激光雷达等传感器来获取周围环境的信息。通过这些传感器获取的环境信息，可以构建环境的三维地图。在构建地图的同时，SLAM算法需要确定机器人的位置以及机器人运动轨迹，这样才能建立出一张准确的地图。
SLAM算法主要包括两个部分：前端算法和后端算法。
前端算法主要研究如何通过机器人传感器感知到的数据，提取出环境信息，并且根据这些信息构建环境地图。这一过程包括传感器数据的处理，地图数据的存储，环境信息的展示等。
后端算法主要研究如何根据机器人运动轨迹和感知数据来优化地图的精度和更新速度。它包括对环境地图的建模，建图过程中的误差分析和校正以及实时地更新地图。 SLAM算法还需要考虑机器人自身的定位问题。定位问题可以分为绝对定位和相对定位两种。绝对定位是指确定机器人在全局坐标系中的位置，在机器人刚开始运动或运动过程中出现较大误差时，需要使用绝对定位来确定机器人在全局坐标系中的位置。相对定位是指在机器人已经有一定的地图信息时，通过对机器人的运动轨迹进行分析，确定机器人在地图中的相对位置。
在实际应用中，常使用的SLAM算法有基于视觉的单目SLAM算法、基于激光雷达的2D和3DSLAM算法以及基于深度学习的SLAM算法等。
《基于四足机器人的导航与路径规划方法研究》
《基于四足机器人的导航与路径规划方法研究》
一、引言
四足机器人技术作为近年来机器人学的重要分支，正受到越来越多领域的研究和应用。该类机器人的独特结构使它们能够更稳定地在非结构化环境中运动。本文的研究目的在于，基于四足机器人进行导航与路径规划方法的研究，通过这一方法实现机器人自主高效地在未知环境中运动，达到其应用的目的。
二、四足机器人概述
四足机器人是一种模仿生物体运动方式的机器人，其结构由四个可独立控制的腿组成。这种结构使得四足机器人在复杂地形上具有较强的运动能力，尤其是在不平坦、非结构化的环境中，四足机器人能以更稳定、灵活的方式运动。然而，如何使四足机器人实现自主导航和路径规划成为了一个关键的技术挑战。
三、导航方法研究
针对四足机器人的导航问题，我们首先需建立其运动模型和传感器系统。这些模型和系统将为机器人的定位、地图构建和路径规划提供必要的信息。常见的导航方法包括基于全局定位系统（GPS）的导航、基于激光雷达（Lidar）的导航和基于视觉的导航等。对于四足机器人而言，考虑到其能在复杂环境中工作的特性，我们建议采用基于视觉的导航方法。 视觉导航主要依赖于机器视觉技术，通过图像处理和模式识别等方法获取环境信息，实现机器人的定位和导航。对于四足机器人来说，视觉导航不仅可以提供丰富的环境信息，还可以在GPS信号无法覆盖或信号质量差的环境中工作。
四、路径规划方法研究
路径规划是四足机器人导航的关键技术之一。在已知环境信息的基础上，路径规划算法需要为机器人规划出一条从起点到终点的最优路径。常见的路径规划算法包括基于图论的算法、基于采样的算法等。然而，这些传统的路径规划算法在面对复杂环境时，可能无法有效地找到最优路径或无法处理动态环境中的障碍物。
因此，我们提出了一种基于深度学习和强化学习的路径规划方法。该方法通过训练神经网络来学习环境中的动态信息，并根据学习到的信息为机器人规划出最优路径。此外，我们还将该方法和传统的路径规划算法相结合，以提高算法在复杂环境中的适应性和效率。
基于视觉SLAM技术的自主导航系统设计
基于视觉SLAM技术的自主导航系统设计
随着机器人技术的不断发展，自主导航系统已经成为了机器人技术的重要组成部分之一。在各种自主导航系统中，基于视觉SLAM技术的自主导航系统是一种非常流行的技术。本文将介绍基于视觉SLAM技术的自主导航系统。
一、什么是SLAM技术？
SLAM技术是一种同时定位和建图技术，用于构建机器人在未知环境中的地图，并且实时估计机器人在该地图上的位置。在SLAM技术中，机器人需要通过传感器获取环境信息，并通过算法进行数据处理，从而建立起地图模型。
二、什么是视觉SLAM技术？
视觉SLAM技术是一种基于相机视觉信息来进行SLAM的技术。与其他SLAM技术相比，视觉SLAM技术具有灵活性高、精度高、适用范围广等优点。同时，由于视觉SLAM技术不需要大量的传感器，因此可以大大降低机器人系统的成本。
三、基于视觉SLAM技术的自主导航系统
基于视觉SLAM技术的自主导航系统包括两个主要部分：视觉SLAM和机器人控制系统。视觉SLAM主要负责机器人的姿态估计和地图构建，而机器人控制系统则负责机器人的运动和行为控制。
1. 视觉SLAM
视觉SLAM是基于相机视觉信息进行的SLAM技术。在视觉SLAM中，机器人的相机用于感知环境，并通过视觉SLAM算法来实现机器人的定位和地图构建。视觉SLAM算法主要包括特征点提取，特征点匹配，位姿估计，地图构建等步骤。 在特征点提取方面，常用的算法包括FAST、SIFT、SURF等。在特征点匹配方面，主要采用基于特征点描述子的匹配算法，如SIFT匹配算法，ORB匹配算法等。在位姿估计方面，主要采用基于相机位姿的非线性优化算法，如P3P算法、EPNP算法、RANSAC算法等。在地图构建方面，主要采用基于激光雷达的SLAM算法，如粒子滤波器算法、扩展卡尔曼滤波器算法等。
2. 机器人控制系统
机器人控制系统主要用于实现机器人的运动和行为控制。机器人控制系统包括机器人硬件系统和软件系统。硬件系统包括机器人底盘、传感器、控制器等，软件系统包括机器人控制算法、导航算法、路径规划算法等。
基于多传感器多目标实时跟踪视觉系统在全自主机器人上的应用
基于多传感器多目标实时跟踪视觉系统在全自主机器人上的应用
摘要：视觉系统是全自主机器人的重要组成部分，而如何精确高效地处理视觉信息是视觉系统的关键问题。介绍了一种基于彩色图像的目标识别与定位及避障方法，对全自主机器人感知环节进行了研究.通过分析摄像头采集的图像,并借助碰撞传感器、红外传感器等方法确定目标。所提出的算法已在国内及国际比赛中应用，收到很好的效果。
关键词：全自主足球机器人；视觉系统；目标检测；红外测距
全自主足球机器人比赛要求多个机器人活动在一个实时、噪声以及对抗性的复杂环境下，通过协作、配合朝向一个共同的目标(或完成复杂任务)。它包括智能机器人系统、多智能体系统、实时图像处理与模式识别、智能体数据结构设计、实时规划和推理、移动机器人技术、机器传动与控制、传感器与数据融合和无线通讯等技术。机器人足球比赛是近几年发展起来、进步较快且有很大研究潜力的
一类。这类机器人的视觉及控制器等各类部件均装载在机器人本体上，通过无线通讯与其它机器人、主控计算机及人的信息交流。比赛过程中，机器人通过视觉系统搜索球及球门等环境信息，通过声纳、红外或激光等测距系统进行机器人全局定位及障碍物检测，在进行信息融合之后形成行动策略并实施。因此机器人如何快速识别目标并且定位是比赛取胜的关键性环节，本文将对这方面的问题进行讨论。
1全自主型足球机器人视觉系统介绍
1.1视觉系统的硬件组成
实验中使用的足球机器人是上海广茂达伙伴机器人有限公司研制的AS-UII能力风暴智能机器人大学版。它是典型的自主移动机器人，具有较高的自规划、自适应能力，适合于较复杂的非结构环境中工作的复杂系统。机器人与计算机之间使用基于68HCll单片机开发的交互式C语言进行编程。
视觉系统采用CMUcam视觉系统： CMUcam视觉模块主要是由1个SX28微处理器与OV6620摄像头(CMOS)组成，CMOS摄像头把当前窗口的视图通过简单的处理，返回像素点矩阵。板卡通过RS-232或者TTL串口进行通讯。
基于序列图像的视觉定位与运动估计
４８ 传感器与微系统（Ｔｒａｎｓｄｕｃｅｒ ａｎｄ Ｍｉｃｒｏｓｙｓｔｅｍ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ） 。 ２００７年第２６卷第７期
基于序列图像的视觉定位与运动估计
胡文 ，孙容磊 ， （１．华中科技大学机械学院。湖北武汉４３００７４； ２．西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室，陕西西安７１００４９）
摘要：研究了移动机器人的视觉定位和目标的运动估计。采用单目视觉系统，借助人工标识物，由小孔 成像模型及空间几何关系，推导出视觉测距模型，并实现了移动机器人的自定位和目标的定位。通过序列 图像，应用基于特征的运动分析方法估计球体的运动参数，推导出移动机器人对运动目标的跟踪模型。球 体定位实验结果表明：该方法的定位精度较高。 关键词：移动机器人；视觉定位；运动估计 中图分类号：ＴＰ２４ 文献标识码：Ａ 文章编号：１０００－－９７８７（２００７）０７．００４８一ｏ３
… 一 ｌ ｌ‘ 』● １ 』● ・０ Ｊ’ ■ ● Ｖ｜ｓｕａｌ ｌｏｃａｌｌｚａＵ０ｎ ａｎｎ ｎｌｏｔｌ０ｎ ｅｓｔｉｎｌａＵ０ｎ Ｄａｓｅｎ
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ＨＵ Ｗｅｎ ．ＳＵＮ Ｒｏｎｇ—ｌｅｉ （１．Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ＆ＥｎＩｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｈｕａｚｈｏｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ， Ｗｕｈａｎ ４３ｏｏ７４，Ｃｈｉｎａ； ２．Ｓｔａｔｅ Ｋｅｙ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ ｆｏｒ Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍｓ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｘｉ’ａｎ Ｊｉａｏｔｏｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ， Ｘｉ’ａｎ ７１ＯＯ４９．Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｖｉｓｕａｌ ｌＯＣａｌｉｚａｔｉｏｎ ａｎｄ ｍｏｔｉｏｎ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｆｏｒ ａ ｍｏｂｉｌｅ ｒｏｂｏｔ ａｒｅ ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｅｄ．Ｆｉｍｔ ａ ｍｏｎｏｃｕｌａｒ ｖｉｓｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ ｉｓ ｐｒｅｓｅｎｔｅｄ ｔｏ ｄｅｄｕｃｅ ａ ｖｉｓｕａｌ ｄｅｐｔｈ ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ｍｏｄｅｌ ｂｙ ｍｅａｎｓ ｏｆ ｌａｎｄｍａｒｋｓ，ｐｉｎｈｏｌｅ ｉｍａｇｉｎｇ ｍｏｄｅｌ ａｎｄ ｓｐａｔｉａｌ ｇｅｏｍｅｔｒｉｃａｌ ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ，ｔｈｕｓ ｌｏｃａｌｉｚｉｎｇ ｔｈｅ ｍｏｂｉｌｅ ｒｏｂｏｔ ａｎｄ ａ ｍｏｖｉｎｇ ｏｂｊｅｃｔ．Ｔｈｅｎ，ａ ｆｅａｔｕｒｅ—ｂａｓｅｄ ｍｏｔｉｏｎ ａｎａｌｙｓｉｓ ｍｅｔｈｏｄ ｉｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｔｏ ｅｓｔｉｍａｔｅ ｍｏｔｉｏｎ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ ｏｆ ｔｈｅ ｏｂｊｅｃｔ ｆｒｏｍ ｓｅｑｕｅｎｔｉａｌ ｉｍａｇｅｓ．Ａ ｍｏｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ ｆｏｒ ｔｈｅ ｒｏｂｏｔ ｔｏ ｔｒａｃｋ ｔｈｅ ｍｏｖｉｎｇ ｏｂｊｅｃｔ ｉｓ ｄｅｄｕｃｅｄ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｏｂｊｅｃｔ ｉｓ ｌｏｃａｌｉｚｅｄ ａｃｃｕｒａｔｅｌｙ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｍｏｂｉｌｅ ｒｏｂｏｔ；ｖｉｓｕａｌ ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ；ｍｏｔｉｏｎ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ