基于彩色图像的移动机器人定位

本文利用彩色图像对移动机器人进行定位,将颜色由RGB空间转换到HSI空间中,颜 色成为图像的唯一特征,简化了图像的特征抽取,大大提高了图像的处理速度和特征抽取的 鲁棒性．在结构上采用全局静态视觉,避免了对摄像机的控制,并使得定位时在环境中只需 一个着色标记．在移动机器人运动过程中,利用动态窗口进一步减少数据处理量．考虑视觉 系统的延时,推广卡尔曼滤波完成视觉与推算航行数据的融合．该定位方法已成功地应用于 我们研制的移动机器人控制系统中,效果良好．     

基于颜色特征的图像分割方法及其在足球机器人中的应用

提出一种新的适用于跟踪移动机器人的视觉系统的彩色图像分割技术,这种方法采用符合人类视觉特性的HIS颜色空间表示图像的颜色特性,利用人对颜色的感知来对颜色分量进行非等问隔的量化并形成特征矢量,根据HIS颜色空间三个基本分量合成的一维特征矢量直方图进行分割,并克服HIS颜色空间存在不可避免的奇点对图像分割的影响。另外采用一种基于背景图像的非均匀光照修正算法,应用在足球机器人中。实验结果表明该方法不仅使目标定位扣方向角更精确,而且提高动态环境下的鲁棒性。     

光线自适应的水下管线识别与定位系统

本文论述了在水下环境下如何通过视觉识别管线并给以精确的定位．提出了水下视 觉系统的总体设计方案．在识别目标时,以目标的颜色为特征,并将颜色从RGB空间转换到H SI空间,使图像处理的速度和特征抽取的鲁棒性得到提高．由于水下环境光照变化剧烈,使 用模糊神经网络来动态调整特征颜色阈值．对水下环境中点和线的精确定位进行了详细的分 析,给出定位算法．最后的实验结果证明了算法的有效性．     

基于序列图像的视觉定位与运动估计

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。     

基于虚拟现实技术的移动机器人视觉伺服控制系统设计

为了有效确保移动机器人视觉伺服控制效果,提高移动机器人视觉伺服控制精度,设计了基于虚拟现实技术的移动机器人视觉伺服控制系统。通过三维视觉传感器和立体显示器等虚拟环境的I/O设备、位姿传感器、视觉图像处理器以及伺服控制器元件,完成系统硬件设计。从运动学和动力学两个方面,搭建移动机器人数学模型,利用标定的视觉相机,生成移动机器人实时视觉图像,通过图像滤波、畸变校正等步骤,完成图像的预处理。利用视觉图像,构建移动机器人虚拟移动环境。在虚拟现实技术下,通过目标定位、路线生成、碰撞检测、路线调整等步骤,规划移动机器人行动路线,通过控制量的计算,实现视觉伺服控制功能。系统测试结果表明,所设计控制系统的位置控制误差较小,姿态角和移动速度控制误差仅为0.05°和0.12m/s,移动机器人碰撞次数较少,具有较好的移动机器人视觉伺服控制效果,能够有效提高移动机器人视觉伺服控制精度。     

移动机器人视觉定位方法的研究与实现

针对移动机器人的局部视觉定位问题进行了研究。首先通过移动机器人视觉定位与目标跟踪系统求出目标质心特征点的位置时间序列，然后在分析二次成像法获取目标深度信息的缺陷的基础上，提出了一种获取目标的空间位置和运动信息的方法。该方法利用序列图像和推广卡尔曼滤波，目标获取采用了HIS模型。在移动机器人满足一定机动的条件下，较精确地得到了目标的空间位置和运动信息。仿真结果验证了该方法的有效性和可行性。     

移动机器人多目标彩色视觉跟踪系统

机器人视觉系统利用颜色、形状等信息来识别环境目标，但是难点在于识别的 鲁棒性和实时性的保证．本文采用全自主移动机器人为平台，提出了一种硬件成本低廉的、 基于颜色学习的实时多目标视觉跟踪系统，并提出了一种新颖的目标颜色学习和跟踪算法． 该视觉系统已成功集成在自主移动机器人系统中，非结构环境下的动态目标跟踪实验表明了 系统的实时性和鲁棒性．     

基于色标和尺度不变特征的实时特征提取方法

以移动机器人视觉系统为背景,以单目视觉所需要的特征点为目标,提出一种基于颜色块和尺度不变特征点算子的实时特征提取方法;目标的定位分为色标定位和特征点定位两个过程,色标定位用来寻找在缩变图像上目标颜色块的重心点,特征点定位是在色标定位的基础上,切出小图像并提取目标的尺度不变特征点,根据极值特征点计算目标位置,为下一步的目标跟踪提供基础;实验结果验证了方法的有效性.     

图像尺寸对机器人视觉定位实时性的影响研究

尺度不变特征变换（Scale Invariant Feature Transform,SIFT）算法由于具有尺度、旋转和光照不变等特性,被广泛应用到移动机器人视觉定位领域。由于定位计算中使用的特定标示物图像及背景图像的尺寸对定位计算时间影响较大,为提高移动机器人视觉定位的实时性能,分别改变待识别图像以及背景图像的尺寸,进行了图像匹配实时性测试实验。实验结果表明,特定标示物图像和背景图像的尺寸缩小到40%～60%时,移动机器人视觉定位实时性提高30%～40%左右,特征点数减少20%～30%左右。在满足定位精度要求的情况下,大大提高了定位的实时性。由此可知,通过合理选择图像的尺寸不仅可以满足匹配精度,还能提高移动机器人的视觉定位效率,对于类似该实验使用的移动机器人视觉定位具有广泛的指导意义。     

基于分量直方图的移动机器人视觉图像自适应分割

提出一种基于分量直方图的自适应分割方法．首先对图像的3个分量统计直方图进行自适应分割，确定出各分量的分类数目及类的取值范围；然后，对分割类进行分量间组合，获得原图像中主要的几种颜色；最后以这些颜色作为聚类中心，按照颜色相似性准则对图像进行聚类分割．在移动机器人CASIA 1上进行的实验证明：该算法实现了图像主要区域的自适应分割与提取，并且能够满足移动机器人对视觉处理过程的实时性要求．     

基于嵌入式系统的移动机器人目标识别方法

基于S3C2410嵌入式系统平台,提出一种高效实用的目标识别方法,把视觉辨识应用于移动机器人的目标识别中。从目标识别的流程上,首先采用一种全整数运算的RGBHSV颜色转换空间模型;然后以HSV颜色空间中H值为主,S值为辅的方式对图像进行二值化处理;接着采用一种快速的行扫描标记聚类算法找到二值化图像中的目标物体存在的连通区域。从而从颜色和形状上识别目标物体。经实验证明,谊方法在移动机器人运动场合中能较好的完成对目标物体的识别,实用性强。     

移动机器人目标分割及测距方法研究

对于移动机器人单目视觉避障导航问题,研究了室内环境中多障碍物目标图像分割与目标定位。提出一种将HSI彩色图像空间序列分割与Otsu法选取阈值相结合的图像分割方法,并采用基于亮度均值的幂次变换方法改进亮度空间的对比度,从背景环境中分割提取出多个目标所在区域的像素坐标。基于透视投影原理,应用目标定位的几何方法得到目标的空间坐标。该方法在Pioneer-2移动机器人平台上进行了实验,论证了所提出方法的实用性和有效性。     

使用单目视觉的移动机器人导航方法

机器视觉与机器人的结合是未来机器人行业发展的一大趋势。在移动机器人的避障导航方案中,使用传统的传感器存在诸多问题,且获取的信息有限。提出一种基于单目视觉的移动机器人导航算法,在算法应用中,如果使用镜头焦距已知的相机,则无需对相机标定。为降低光照对障碍物边缘检测的影响,将机器人拍摄的彩色图像转换到HSI空间。采用canny算法对转换后的分量分别进行边缘检测,并合成检测结果。通过阈值处理过滤合成边缘,去除弱边缘信息,提高检测准确度。采用形态学处理连接杂散边缘,通过区域生长得到非障碍区域,并由几何关系建立图像坐标系与机器人坐标系之间的映射关系。利用结合隶属度函数的模糊逻辑得出机器人控制参数。实验结果表明,对图像颜色空间的转换降低了地面反光、阴影的影响,算法能有效排除地面条纹等的干扰并准确检测出障碍物边缘,而模糊逻辑决策方法提高了算法的鲁棒性和结果的可靠性。     

Robot Localization in Indoor Environments Using Radio Frequency Identification Technology and Stereo Vision

In this paper, a novel method of obstacle recognition and localization for mobile robots using radio frequency identification (RFID) technology and stereo vision is proposed. It is inexpensive, flexible and easy to use in practical environments. As information about the obstacles or environment can be written in ID tags, the proposed method can detect the obstacles easily and quickly compared with other methods. RF is not so stable, so the Bayes rule was introduced to calculate the probability where the ID tag exists in order to improve the accuracy of localizing obstacles with the ID tags. Then the stereo camera starts to process the image of the region of interest where the obstacle exists. The proposed method does not need to process all the image and easily gets some information about obstacles such as size, and color, and thus decreases the processing computation. Research on RFID technology integrating stereo vision to localize an indoor mobile robot has also been performed. This paper introduces the architecture of the proposed method and some experimental results.     

基于OpenCV的遥操作工程机器人双目视觉定位技术

针对当前遥操作工程机器人双目视觉定位技术匹配精准度低,导致定位误差过大的问题,提出种基于OpenCV改进的遥操作工程机器人双目视觉定位技术。在分析HSV色彩空间后,建立适合工程机器人的颜色特征识别空间体系,通过分析图像特征及运动坐标确定圆形光点,利用提供的靶点目标,创建模板后通过双目视觉获取具有靶点特征的其他图像,将图像代入OpenCV技术函数库中。在OpenCV技术函数库中通过光流法对图像进行函数匹配,应用将目标的背景模型与图像的处理方式分割开来,提取背景与干扰因素的全部信息,利用二值化阈值处理运动目标的形态,实现无干扰图像显示,确保定位结果的准确性。实验结果表明,基于OpenCV的遥操作工程机器人双目视觉定位技术能够有效提高匹配精度,降低定位误差,具有一定的实际应用价值。     

一种基于Haar小波变换的彩色图像人脸检测方法

本文提出了一种基于Haar小波变换的彩色图像人脸检测方法。首先进行彩色空间的变换,检测出图像中的肤色区域;利用Adaboost算法训练出的基于Haar小波变换的检测器对该区域进行人脸检测;建立眼睛颜色模型,并根据眼睛!嘴在不同分量上的分布特征,将它们从人脸区域中提取出来;最后融合眼睛!嘴候选区域的信息,利用特征不变的方法进行眼睛和嘴的确定。实验结果表明,该方法能够快速有效地检测出人脸,并能够确定眼!嘴的位置。     

基于主动视觉和超声的机器人目标跟踪系统

运动目标跟踪技术是未知环境下移动机器人研究领域的一个重要研究方向。该文提出了一种基于主动视觉和超声信息的移动机器人运动目标跟踪设计方法,利用一台SONY EV-D31彩色摄像机、自主研制的摄像机控制模块、图像采集与处理单元等构建了主动视觉系统。移动机器人采用了基于行为的分布式控制体系结构,利用主动视觉锁定运动目标,通过超声系统感知外部环境信息,能在未知的、动态的、非结构化复杂环境中可靠地跟踪运动目标。实验表明机器人具有较高的鲁棒性,运动目标跟踪系统运行可靠。     

用于相贯线焊缝检测机器人的图像处理算法

针对管道相贯线焊缝难以检测的问题,提出了一种用于管道相贯线焊缝自动检测机器人轨道识别和定位的图像处理算法.在颜色空间转换和彩色边缘检测基础上,引入图像金字塔方法的Hough变换直线检测算法,快速识别磁性色码条并实现机器人自身姿态和运动轨迹的实时控制,将多阈值处理引入区域生长算法分割人工标识点,对人工标识点进行计数从而实现定位.实验结果验证了提出的图像处理算法的有效性.