【摘要】：目前,計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)正處于飛速發(fā)展的階段,使用該技術(shù)可以對(duì)獲取的視頻圖像信息進(jìn)行相關(guān)的算法處理,從而實(shí)現(xiàn)測(cè)距、目標(biāo)匹配和幾何建模等功能。相比于雙目視覺技術(shù),在應(yīng)用于移動(dòng)機(jī)器人的避障研究時(shí),單目視覺技術(shù)可以更好地完成移動(dòng)機(jī)器人避障過程中的視覺處理任務(wù),且算法處理速度較快,提高了系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性。因此,本論文采用單目視覺技術(shù)進(jìn)行移動(dòng)機(jī)器人障礙物檢測(cè)和避障決策研究。研究過程中,單攝像機(jī)獲取周圍環(huán)境信息之后,需要對(duì)視頻圖像中的障礙物進(jìn)行檢測(cè),針對(duì)該處理任務(wù),本文提出了一種基于幀間差分法和金字塔LK光流法相結(jié)合的障礙物檢測(cè)算法。相比于幀間差分法,該算法可以檢測(cè)到運(yùn)動(dòng)速度較快的障礙物;相比于傳統(tǒng)的金字塔LK光流法,該算法的計(jì)算區(qū)域較小,計(jì)算量較低,因而提高了算法處理的速度,能夠更好的滿足移動(dòng)機(jī)器人避障系統(tǒng)對(duì)實(shí)時(shí)性的要求。完成障礙物的檢測(cè)之后,需進(jìn)行移動(dòng)機(jī)器人的避障決策,避免移動(dòng)機(jī)器人與障礙物的碰撞。本論文通過分析移動(dòng)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)模型,最終采用VFH避障算法進(jìn)行避障決策。該算法根據(jù)各柵格存在障礙物的概率和當(dāng)前時(shí)刻移動(dòng)機(jī)器人與障礙物之間的距離來控制移動(dòng)機(jī)器人下一時(shí)刻的運(yùn)動(dòng)方向:當(dāng)前方出現(xiàn)障礙物且距離小于設(shè)定的閾值時(shí),移動(dòng)機(jī)器人根據(jù)當(dāng)前障礙物所在位置進(jìn)行左轉(zhuǎn)或右轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng);當(dāng)前方出現(xiàn)障礙物而此時(shí)移動(dòng)機(jī)器人與障礙物的距離大于設(shè)定的閾值時(shí),移動(dòng)機(jī)器人直行;當(dāng)運(yùn)動(dòng)前方無障礙物時(shí),移動(dòng)機(jī)器人直行。為了驗(yàn)證本文所做理論研究和算法設(shè)計(jì)的有效性和合理性,本課題組搭建了移動(dòng)機(jī)器人的視覺避障平臺(tái):拆除NI起步包上的超聲波傳感器并在正前方安裝單個(gè)網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)AXIS 206,實(shí)現(xiàn)LabVIEW和網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)的數(shù)據(jù)傳輸;使用華碩路由器RT-G32實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)與網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)、NI起步包的無線網(wǎng)絡(luò)通信;在NI平臺(tái)上完成網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)和路由器的電源供應(yīng)。使用LabVIEW語言編寫移動(dòng)機(jī)器人整個(gè)的避障系統(tǒng),其中包括視覺采集、障礙物檢測(cè)和避障決策等算法,并在視覺平臺(tái)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的算法避障準(zhǔn)確,且較為迅速,滿足了系統(tǒng)實(shí)時(shí)性的要求,具有較強(qiáng)的實(shí)用價(jià)值。
【學(xué)位授予單位】：太原理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41;TP242

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