視覺監(jiān)視系統(tǒng)是近些年來機器人和計算機視覺領域的熱門研究方向之一,其主要目的是利用場景下所得到的一系列圖像檢測和跟蹤特定目標。視覺監(jiān)視系統(tǒng)在生產生活中得到了廣泛的應用,如交通監(jiān)視系統(tǒng),社區(qū)樓宇安保系統(tǒng),軍事目標監(jiān)測系統(tǒng),醫(yī)療監(jiān)護系統(tǒng)等。傳統(tǒng)的視覺監(jiān)視系統(tǒng)主要是通過在場景中布置多個攝像頭來執(zhí)行監(jiān)視任務。為了實現(xiàn)實時響應,常常需要一些工作人員被動地值守在顯示器前,觀察目標區(qū)域的情況。這種做法的缺陷是值守人員的注意力不可避免地隨著值守時間的增長而下降,而且人類很容易會忽略掉一些細節(jié),尤其是在同時監(jiān)視多個區(qū)域的時候。一種可行的替代方案就是利用裝備有攝像頭的機器人來代替人類從而自動化地完成監(jiān)視任務。我們首先針對不同機器人在目標監(jiān)視區(qū)域視野的差異性,對每個圖像提取了特征點并構建相應的特征描述子�？紤]到多機器人系統(tǒng)任務的實時性要求,我們對幾個典型的特征點提取算法做了精度和效率的對比并最終選用了 ORB算法。為了提高匹配算法的準確性,我們基于K近鄰算法改進了 ORB算法,在保證算法魯棒性的同時提高了算法的精度�；贠RB算法的匹配結果,我們參考分布式多自主體系統(tǒng)的一致性算法,設計得到了每個機器人的控制協(xié)... 

【文章來源】：中國科學技術大學安徽省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】：96 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖１．１多機器人系統(tǒng)應用實例??，

?第１章緒?論???初衷是為了在外星球上尋找資源，其系統(tǒng)示意圖如圖１．２所示。哈佛大學在２０１４??：ｍｒｎｒｎｇｇｍｍ??，１?■?ｈ＾ＳＢ??—Ｐ?ｒ＾Ｈ??圖１．２?Ｎ?ＡＳ?Ａ?Ｓｗａ?ｒｍｉｅ系統(tǒng)示意圖??年設計了一種機器人群集系統(tǒng)Ｋｉｌ〇ｂ〇ｔｓ［ｌ２］，該系統(tǒng)由上千個僅有硬幣大小的機??器人組成（如圖１．３），可以用于研究復雜適應系統(tǒng)，如低層次互動同高層次宏??觀行為的關系。希臘色雷斯德謨克利特大學的研宄者設計了一個多機器人項目??ＡＶＥＲＴ，該系統(tǒng)能通過多個機器人協(xié)調合作，完成如推箱子，搬汽車等任務。類??似的還有加拿大阿爾伯塔大學所研宄的協(xié)作機器人系統(tǒng)（如圖１．４所示）。歐盟??的ＭＡＲＴＨＡ項目主要研宄群機器人在執(zhí)行搬運任務的控制和管理方法ｔ１３］。此??夕卜，對螞蟻，蜜蜂，魚，鳥等動物的群集性社會行為的研宄也是研宄者們感興趣??的一個方向，如由Ｍａｒｃｏ?Ｄｏｒｉｇｏ主持的Ｓｗａｒｍ?Ｂｏｔｓ項目（見圖１．５）。??圖１．３?Ｋｉｌｏｂｏｔｓ與硬帀對比示意圖??總的來說，國外的多機器人系統(tǒng)研宄起步較早，研宄方向較廣，許多方向從??理論到應用己經形成了一套成熟的體系。??４??

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【參考文獻】：
期刊論文
[1]Leader-Following Consensus of Multi-Agent Systems via Adaptive Event-Based Control[J]. ZHU Wei,WANG Dandan,ZHOU Qianghui.  Journal of Systems Science & Complexity. 2019(03)
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[3]基于視覺的多機器人協(xié)作SLAM問題[J]. 呂強,林輝燦,張洋,馬建業(yè).  科技導報. 2015(23)
[4]基于多智能體強化學習的多機器人協(xié)作策略研究[J]. 段勇,徐心和.  系統(tǒng)工程理論與實踐. 2014(05)
[5]基于蟻群算法的多機器人協(xié)作策略[J]. 丁瀅潁,何衍,蔣靜坪.  機器人. 2003(05)
[6]MRCS中機器人控制體系框架結構[J]. 范永,譚民.  控制與決策. 2000(03)
[7]一個多智能體機器人協(xié)作裝配系統(tǒng)[J]. 王越超,談大龍,黃閃,欒天,趙憶文.  高技術通訊. 1998(07)

博士論文
[1]面向局部特征和特征表達的圖像分類算法研究[D]. 張旭.合肥工業(yè)大學 2016
[2]基于一致性的無線傳感器網絡時鐘同步算法研究[D]. 何建平.浙江大學 2013

碩士論文
[1]基于ROS的機器人路徑導航系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)[D]. 王輝.中國科學院大學(中國科學院沈陽計算技術研究所) 2019



本文編號：2899311