本文選題：機(jī)器人視覺(jué) + 機(jī)器人自主定位　； 參考：《光學(xué)精密工程》2017年08期

【摘要】：為了解決機(jī)器人室內(nèi)定位時(shí)的綁架問(wèn)題和相似物體的干擾,設(shè)計(jì)了一種具有圖像內(nèi)容匹配功能的視覺(jué)系統(tǒng),從而使機(jī)器人能有效提取關(guān)鍵幀序列構(gòu)建室內(nèi)全局地圖并實(shí)現(xiàn)自主定位。考慮影響圖像內(nèi)容匹配的主要干擾是機(jī)器人視角和位移造成的圖像畸變,本文通過(guò)對(duì)室內(nèi)物體的圖像畸變建模與特征分析,設(shè)計(jì)了一種圖像內(nèi)容匹配方法。該方法以圖像重疊區(qū)提取、基于子塊分解匹配的重疊區(qū)重建兩部分為核心,可將待匹配的兩幀圖像畸變調(diào)整為一致后再進(jìn)行內(nèi)容匹配并準(zhǔn)確解算它們的相似度。其能有效利用各個(gè)房間內(nèi)不同的景物和布局信息來(lái)消除相似物體的影響,從機(jī)器人學(xué)習(xí)環(huán)境時(shí)采集的視頻中提取空間間距大且重疊相連的關(guān)鍵幀序列建立整棟建筑內(nèi)部的全局導(dǎo)航地圖。機(jī)器人工作時(shí),實(shí)時(shí)視覺(jué)的圖像內(nèi)容與地圖關(guān)鍵幀序列匹配,提取出與每個(gè)時(shí)刻視覺(jué)圖像最相似的關(guān)鍵幀對(duì)機(jī)器人實(shí)施定位。在由3個(gè)房間和2條走廊組成的實(shí)驗(yàn)區(qū)進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)測(cè)試,結(jié)果表明:機(jī)器人可有效消除相似物體的干擾,綁架發(fā)生時(shí)仍可通過(guò)與全局地圖匹配實(shí)施準(zhǔn)確自主定位,匹配準(zhǔn)確率≥93%,定位精度誤差(RMSE)0.5m。
[Abstract]:In order to solve the problem of kidnapping and the interference of similar objects, a visual system with image content matching function is designed. Thus the robot can effectively extract the key frame sequence to construct the indoor global map and realize autonomous localization. Considering that the main interference affecting image content matching is image distortion caused by robot visual angle and displacement, this paper designs an image content matching method by modeling and feature analysis of image distortion of indoor objects. This method is based on image overlapping region extraction and reconstruction of two overlapped regions based on sub-block decomposition and matching. The distortion of two frames to be matched can be adjusted to consistency before content matching can be performed and their similarity can be solved accurately. It can effectively use different scene and layout information in each room to eliminate the influence of similar objects. The global navigation map of the whole building is constructed by extracting the sequence of key frames with large space spacing and overlapping connection from the video captured by the robot learning environment. When the robot works, the image content of real-time vision matches with the sequence of map key frames, and the key frame which is the most similar to the visual image at every moment is extracted to locate the robot. Experiments were carried out in the experimental area composed of three rooms and two corridors. The results show that the robot can effectively eliminate the interference of similar objects, and the kidnapping can still be accurately and autonomously located by matching with the global map. The matching accuracy is more than 93 and the positioning accuracy error (RMSE) is 0.5 m.
【作者單位】： 中國(guó)科學(xué)院電子學(xué)研究所傳感技術(shù)聯(lián)合國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;中國(guó)科學(xué)院大學(xué);
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(No.61372052,No.61271147)
【分類(lèi)號(hào)】：TP242;TP391.41

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本文編號(hào)：2091236