移动机器人崎岖地面静态目标瞄准跟踪系统

目标跟踪对自主移动机器人是一项重要的任务,但往往系统成本高、体积大、耗能高,跟踪控制算法复杂,不适合于小型移动机器人的应用场合。本文结合一种低成本的嵌入式颜色视觉系统,提出了一种简单实用的目标跟踪方法,基于图像的HSV阈值分割,经过颜色分割识别物体,通过实时对比目标中心在图像平面的坐标与图像平面中心的偏差,产生相应控制命令驱动云台电机保持目标中心坐标始终处在图像平面中心矩形框内,从而实现移动机器人对目标持续有效的瞄准跟踪。通过移动机器人在不同崎岖地面运动对所提出目标跟踪控制方法进行了验证。     

基于单目视觉的室内机器人障碍检测方案

为提高室内移动机器人障碍物检测能力,提出了一套基于单目视觉的检测方案。该方案首先对拍摄的图像进行色度、饱和度、亮度(HSI)颜色空间转换;然后,针对室内图像中目标和背景的分割,提出了小目标阈值选取法,提高了特定环境下图像分割的准确性;最后,用目标场景匹配法和目标投影匹配法相结合,计算分割后目标像素的变化和投影的变化,从而判别出目标是具有高度的障碍物还是地面图形。实验结果表明该方案的有效性和可行性,可为室内小型移动机器人提供良好的导航信息。     

基于全局彩色摄像机的移动机器人定位

本文提出一种基于全局彩色摄像机的移动机器人定位方法。该方法首先利用全局彩色摄像机对移动机器人所在的运动平面拍摄图像并基于色调和饱和度信息进行图像分割获取目标物体在图像平面坐标系中的位置,然后利用多项式拟合的方法实现图像平面坐标系到移动机器人运动平面坐标系的映射,从而确定移动机器人在其运动平面坐标系中的位置,同时利用移动机器人的行驶轨线近似获得其方向角。实验结果表明了上述方法的有效性,具有一定的实用价值。     

一种多目标快速识别的自适应灰度量化方法研究

针对实时序列图像多目标识别问题提出了一种快速图像处理方法。该方法依据一定的先验知识和准则，对复杂背景图像进行窗口化，对每一个窗口独立进行自适应快速中值滤波，及基于局部图像灰度信息的自适应重新量化和最大熵分割处理，实现了对全景视场内预定目标的快速准确提取和识别。为动态环境中多目标条件下移动机器人的视觉定位、导航和目标跟踪所需图像处理技术提供了一种新的方法。     

基于线阵相机的高速小目标提取算法研究

线阵相机在成像背景亮度不均匀的情况下,捕捉到的动态目标对比度低、难以识别;首先分析对比了几种灰度阈值分割算法处理原始图像的有效性,在对原始图像灰度直方图的特征进行充分分析之后,提出了基于直方图差分法的阈值分割算法,对原始图像进行二值化处理;然后分析对比了几种滤波算法的图像去噪效果,并选择采用形态学平滑处理算法去除图像噪声,再进行飞行物图像轮廓提取;最后由质心定位算法确定飞行物图像中心坐标,实现了对视野暗区内高速小目标的快速提取;进行多组实验对算法的有效性进行验证,结果表明飞行物图像得到了有效增强,定位结果符合实际情况,算法运行效率高,证明了该算法在基于线阵相机的高速小目标提取中具有应用价值。     

近炸引信对空炸点位置测试方法研究

针对现有近炸引信对空炸点位置测试方法存在的不足,提出了基于4台光电探测靶与1个高分辨率面阵CCD相机相结合的近炸引信空中炸点的三维坐标测试方法;建立了空间炸点坐标模型,研究炸点三维坐标的计算方法;对试验获取的炸点图像,根据图像的多区域高亮度特征,采用亮度递减扩散检测的图像处理算法,实现炸点图像的重心定位;靶场试验结果表明,这种方法能够满足对空近炸引信炸点位置三维坐标的实际试验测试需求。     

结合目标色彩特征的基于注意力的图像分割

提出一种基于注意力的图像分割算法,在视觉场景选择机制基础上结合目标色彩特征的任务驱动机制,形成了自下而上和自上而下的注意力集成分割机理。该算法在图像的多尺度空间中,把视觉场景的亮度、颜色和方向特征与任务目标色彩特征同时进行提取,生成场景和目标相结合的显著图,然后在基于视觉注意力图像空间中对“场景-目标” 显著图进行归一化的跨尺度融合,最后通过双线性插值和显著图连通区域二值化分割出图像目标注意力焦点。应用该算法对自然场景与室内场景图像进行实验,结果表明该方法在各种环境中尤其是干扰物体较显著的情形下都能成功地分割提取出目标物体。     

基于机器视觉的航空插头焊杯定位北大核心

为了降低航空插头焊杯定位偏差,提高定位精度,提出基于机器视觉的航空插头焊杯定位方法。使用Opencv对采集的焊杯图像进行预处理,去除噪声和背景等干扰信息,增强图像亮度和对比度,对比最大类间方法和最大熵阈值法在三种光照条件下图像分割的效果,发现最大类间方差法在光照改变时分割比较稳定,且其分割所用时间远小于最大熵阈值法,选用最大类间方差法作为图像阈值分割方法,分割得到只有焊杯的图像。对分割图像进行形态学操作,去除因光照较强时个别焊杯出现的毛刺,采用加权灰度质心法获取焊杯的圆心坐标,从而实现了焊杯的准确定位。获取航空插头不同位置的5个焊杯在三种光照条件下焊杯坐标,结果表明,所提方法的定位误差较低,可以实现焊杯的高精度定位。     

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。     

基于单目视觉的室内移动机器人障碍检测研究

为了满足移动机器人室内实时导航的需要,在单目视觉障碍检测中引入了LVQ神经网络分类器,在HSV空间内分割图像,有效地消除了环境因素对障碍检测的影响;然后从摄像机模型几何关系出发,推导出图像坐标与机器人坐标的转换关系,实现对障碍物的快速准确定位;该方法具有准确度高和实时性强的优点,并且对环境光线变化和阴影有较强的自适应能力,实际环境中的实验结果证明了该方法的有效性.     

Vision Based Target Tracking and Collision Avoidance for Mobile Robots

A real-time object tracking and collision avoidance method is presented for mobile robot navigation in indoors environments using stereo vision and a laser sensor. Stereo vision is used to identify the target and to calculate its relative distance from the mobile robot while laser based range measurements are utilized to avoid collision with surrounding objects. The target is tracked by its predetermined or dynamically defined color. The mobile robot’s velocity is dynamically adjusted according to its distance from the target. Experimental results in indoor environments demonstrate the effectiveness of the method.     

三基色光源连续色温调控方法的研究

为提高室内照明光源舒适度,提出一种能够根据人们的生理或心理需求发出对应色温的光照明系统的实现方法。通过红、绿、蓝三基色和黑体轨迹上色温的色坐标,根据混合光原理计算出匹配目标色温所需的三基色亮度,采用PWM或PAM灰度调制方式获取所需的灰度数据,然后通过典型色温值进行可行性验证并对产生误差的原因进行分析。实验结果表明,该方法不仅实现了不同亮度下目标色温的匹配,而且色温和亮度大范围连续可调。     

全景图自动生成算法中几个相关问题的研究

本文以未知环境下移动机器人导航技术的研究为背着，研究了移动机器人单目视觉下全景图自动生成的方法。本文设计一种针对彩色图像的柱面全景图自动拼接的新方法，该方法允许图像有一定的倾斜、旋转和变形，允许相邻图像之间有一定的色差。     

Reliability-based camera handoff for cooperative tracking with multiple pan-tilt cameras

We present a new handoff method for multiple pan-tilt cameras for mobile robot tracking in an indoor environment. Camera handoff is an important step to consistently maintain the visibility of a mobile robot with maximized object tracking accuracy. First, we propose a method to estimate the position of a mobile robot using single pan-tilt camera. Then, the concept of position reliability is defined to quantitatively evaluate the accuracy of position estimation and tracking ability of individual pan-tilt cameras. Position reliability is used to decide when to trigger handoff and who to response handoff in the proposed handoff algorithm. Experimental results demonstrate that four pan-tilt cameras can systematically track a mobile robot in an indoor environment using the proposed method.     

室内机器人动态手势指令识别系统研究

针对目前室内移动机器人手势指令识别系统存在的问题,对图像传感器与机器人相分离的图像采集方案进行了研究,并利用动态手势指令对机器人进行控制。动态手势指令识别方法是对手的不同运动轨迹进行识别,通过皮肤颜色模型和手势中心点方向向量法追踪得到手势运动轨迹,提取手势运动轨迹的特征向量,通过基于动态时间规整（DTW）实现对轨迹的识别。实验结果表明,该系统可以实现对机器人前进、后退、左转、右转的实时控制。     

基于人工路标和立体视觉的移动机器人自定位

针对室内移动机器人的自定位问题,提出一种基于人工路标和双目视觉的室内移动机器人自定位方法。首先设计了一种可扩展的彩色人工路标,并给出路标的编码方法;然后利用色彩空间变换,直线交比不变性以及自适应窗口实现路标检测与识别;最后在分析双目立体视觉模型的基础上建立起基于路标的双目立体视觉定位模型,实现移动机器人的准确定位。实验结果表明,路标对光照和视觉传感器的采集位置具有较强的鲁棒性,定位精度能够满足室内移动机器人的定位要求。     

基于直线和单特征点的移动机器人视觉推算定位法

提出了一种基于直线和单特征点的视觉推算定位方法．将摄像机固定安装在移动机器人上,并使摄像机的方向垂直于天花板．提取天花板图像中的两条相交直线及其交点作为特征,利用直线的方向估计机器人的方位,再结合相交点的像素坐标变化量推算出机器人的位置．机器人运动过程中,用作特征的交点接近图像边缘时,更换新的交点作为特征点．室内定位实验结果验证了该方法的有效性．     

基于场景图谱的室内移动机器人目标搜索

在移动机器人执行日常家庭任务时,首先需要其能够在环境中避开障碍物,自主地寻找到房间中的物体。针对移动机器人如何有效在室内环境下对目标物体进行搜索的问题,提出了一种基于场景图谱的室内移动机器人目标搜索,其框架结合了导航地图、语义地图和语义关系图谱。在导航地图的基础上建立了包含地标物体位置信息的语义地图,机器人可以轻松对地标物体进行寻找。对于动态的物体,机器人根据语义关系图中物体之间的并发关系,优先到关系强度比较高的地标物体旁寻找。通过物理实验展示了机器人在语义地图和语义关系图的帮助下可以实现在室内环境下有效地寻找到目标,并显著地减少了搜索的路径长度,证明了该方法的有效性。     

Reliable people tracking approach for mobile robot in indoor environments

There is a great challenge that a mobile robot reliably and continuously tracks a specific person in indoor environments. In this paper, a novel method is presented, which can effectively recognize and reliably track a target person based on mobile robot vision. Gabor wavelet and hidden Markov model (HMM) are firstly employed for identifying the target person. In order to effectively track the specific person and reduce the computational cost in tracking stage, horizontal-projecting probability histogram (HPPH) of upper body color clothes region is proposed for extracting the pattern features, which significantly improves the tracking reliability and, at the same time, unscented particle filter (UPF) is integrated and PID operator is introduced for controlling the robot to follow the person. Experimental results validate the robustness and the reliability of this approach.