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面向环境感知的机器人视觉测量方法研究
其他题名Research on Robot Vision Measurement Techniques for Environment Perception
宋海涛
学位类型工学博士
导师原魁
2014-05-28
学位授予单位中国科学院大学
学位授予地点中国科学院自动化研究所
学位专业控制理论与控制工程
关键词环境感知 机器人 视觉测量 嵌入式系统 Environment Perception Mobile Robot Vision Measurement Embedded System
摘要视觉测量是一种新的计算机视觉应用概念。它从计算机视觉概念和方法出发,将计算机视觉应用于空间物体几何尺寸的精确测量和定位。视觉测量以其非接触性、测量精度高以及响应速度快等优点,在非接触在线测量、质量监控与运动分析中具有广阔的应用前景,其应用正逐渐渗透到航空航天、军事装备、生物医疗、目标识别、装备制造、工业测量和自动化控制等诸多领域。视觉测量以计算机视觉为理论基础。虽然理论上的图像处理算法已经相对比较完善,但是由于实际获取的图像需要考虑许多实际问题,而且不同图像处理方法的精度和速度也不同,有些方法虽然能够获得较为满意的精度,但是复杂的处理过程也会制约其实用性。因此,本文以机器人环境感知为应用背景,探索研究适合嵌入式硬件系统实现的机器人视觉测量方法。本文的主要工作可以概括如下: 1、根据SIFT特征点具有旋转和尺度不变性等特点,提出一种基于SIFT特征点的双目立体视觉测量方法,并在课题组设计的嵌入式图像处理卡上实现。以区域匹配原理为基础对SIFT特征描述向量的计算过程进行简化,提高算法的实时性;引入双向匹配搜索策略,以保证特征点的匹配正确率。通过使用二次多项式对测量结果进行补偿,克服了双目立体视觉测量系统中测量误差随测量距离增加而增加的缺点,提高了系统的测量精度。通过实验对所提方法进行验证,并将该系统安装在移动机器人平台上完成自主避障和自动入库任务。 2、针对一般环境感知方法探测非结构化环境时存在的缺陷,提出并在嵌入式系统上实现了一种基于发散光斑结构光的视觉测量方法。介绍了该方法的测量原理,建立了测量系统的数学模型。将光斑边缘分为线段和曲线两类,分别采用直线和椭圆的拟合方法对光斑边缘进行拟合,提高系统的测量精度。通过实际的测量实验验证了所提方法的有效性。 3、提出并在嵌入式系统上实现了一种基于点阵结构光的视觉测量方法。该测量方法能够同时获得物体表面上多个点的三维信息,既提高了测量效率,又有利于机器人对周围环境进行快速感知和理解。引入光点定位及检验过程,以保证光点匹配结果的准确性和鲁棒性。通过实际的测量实验验证了所提方法的可行性。 4、对线结构光视觉测量方法进行扩展,提出并在嵌入式系统中实现了一种基于多线结构光的视觉测量方法。通过控制各个线激光器的安装位置和角度,将多线结构光视觉测量系统中的光条匹配问题简化为简单的顺序对应问题,降低了算法复杂度。使用两步法提取光条中心,提高了光条中心坐标的精度。此外,还提出了一种结合图像的二维边缘特征和多线结构光测量系统得到的三维信息生成周围环境的粗略深度图的方法。通过实验对所提方法进行验证,并将该系统应用于叉车型移动机器人平台上完成目标定位任务。
其他摘要Vision measurement is a new concept in computer vision applications. It applies computer vision techniques to the precise measurement of geometrical sizes and locations of spacial objects. With the advantages of non-contact, high accuracy and fast response, vision measurement has a broad application prospect in the non-contact on-line measurement, quality control and motion analysis. Meanwhile, it has been applied to the aerospace, military equipment, biology, medicine, target identification, equipment manufacturing, industrial measurement, automatic control and many other fields. Although the theoretical basis of vision measurement, namely image processing algorithms, is relatively well developed, there are still many problems to be solved in practical applications. For example, some algorithms can achieve measurement results with high precision, but are too complex to be used when real-time performance is needed. In this dissertation, robot vision measurement methods oriented toward embedded systems are explored, aiming at real-time environment perception for robots. The content of this dissertation can be summarized as follows: 1. Based on SIFT (Scale Invariant Feature Transform) keypoints, a binocular stereovision measurement algorithm is proposed and implemented on an embedded image processing card designed by our research group. Firstly, the computation process of the feature vector is simplified using the area-based matching technique to improve the real-time performance of the algorithm. Secondly, a bi-directional searching strategy is adopted to ensure the correctness of keypoint matching results. Thirdly, a quadratic polynomial is used to compensate the measurement results, boosting the measurement precision by overcoming the common problem in stereovision systems where the measurement error increases with the distance. Finally, the measurement system is tested by experiments and applied to a mobile robot to complete the tasks of autonomous parking and obstacle-avoiding. 2. In order to extract information from unstructured scenes, a vision measurement method based on divergence facula structured light is proposed and implemented in the embedded image processing system. After describing the measurement principle and establishing the mathematical model, engineering details are elaborated. The edges of the facula are classified as lines and curves, and then linear fitting or ellipse fitting is used to improve the measurement accuracy. The effect...
馆藏号XWLW2000
其他标识符201118014628017
语种中文
文献类型学位论文
条目标识符http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/6627
专题毕业生_博士学位论文
推荐引用方式
GB/T 7714
宋海涛. 面向环境感知的机器人视觉测量方法研究[D]. 中国科学院自动化研究所. 中国科学院大学,2014.
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