【摘要】：20世紀(jì)末以來,隨著計算機視覺和圖像學(xué)的飛速發(fā)展,雙目立體視覺系統(tǒng)的研究越來越受到廣大專家和學(xué)者的青睞。而基于雙目視覺的移動機器人動態(tài)目標(biāo)檢測與定位是機器視覺領(lǐng)域備受關(guān)注的前沿課題之一。雙目立體視覺就是模仿人類利用雙目分別獲取兩幅二維圖像來感知三維信息,從而計算出空間場景中目標(biāo)物體的深度信息。論文首先介紹了立體視覺的應(yīng)用背景和發(fā)展?fàn)顩r,以及立體視覺的測量原理和本課題中Bumblebee2雙目攝像機的具體性能指標(biāo)。分析了雙目立體視覺在移動機器人對目標(biāo)定位上的優(yōu)缺點,以及立體視覺的組成。其中特征提取和立體匹配是立體視覺的關(guān)鍵環(huán)節(jié),也是本文研究的重點。在移動機器人對目標(biāo)物體定位階段,本文采用基于HSV顏色模型空間和閾值分割的方法檢測出靜態(tài)物體(人工路標(biāo)),然后在利用形態(tài)學(xué)處理、連通區(qū)域標(biāo)記及圖像分割等提取出靜態(tài)目標(biāo)。對于運動物體本文采用幀間差分法將其提取,能夠有效提取出環(huán)境中運動物體的矩形輪廓。本文通過分析傳統(tǒng)移動機器人定位方法和基于雙目立體視覺對運動物體定位所存在的不足。對于特征提取,本文采用基于SIFT算子即結(jié)合了多尺度理論有效的提取出圖像特征點,同時SIFT算子具有旋轉(zhuǎn)、尺度、光照等不變性,具有很好的穩(wěn)定性和抗噪能力。對于立體匹配階段,由于SIFT方法明顯的不足就是計算量大,時間復(fù)雜度高,導(dǎo)致移動機器人的實時性較差。在著重分析了SIFT描述向量是由128維描述子構(gòu)成的特征向量,本文采用改進SIFT方法將特征向量的維度降低到48維,在保證匹配精確的基礎(chǔ)上提升了匹配速度,提高了移動機器人的實時性。最后,通過多次實驗仿真結(jié)果表明基于雙目立體視覺能夠有效實現(xiàn)移動機器人自定位與運動物體定位。從而有效克服傳統(tǒng)定位方法的不足,即實現(xiàn)了移動機器人在復(fù)雜環(huán)境下的定位,也滿足移動機器人對實時性的要求。
【學(xué)位授予單位】：沈陽工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41;TP242

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本文編號：2756649