本文關鍵詞：基于機器視覺的大鼠機器人狀態(tài)檢測算法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：動物機器人以生物體為運動載體,通過腦機接口神經(jīng)刺激方式,將外部控制指令直接作用于動物腦區(qū),實現(xiàn)對生物體行為的人工控制。相比于傳統(tǒng)機器人,動物機器人在靈活性、隱蔽性、突發(fā)狀況處理能力和能源供給等方面展現(xiàn)出了獨特的優(yōu)勢。但是目前動物機器人的控制實驗尚需人工控制參與,限制了動物機器人在實際環(huán)境中的應用。要完善動物機器人的應用場景,實現(xiàn)其自動控制是必要條件。而動物機器人的狀態(tài)獲取是實現(xiàn)自動控制的重要組成部分。本文圍繞大鼠機器人在自動控制試驗中的狀態(tài)獲取的問題,設計算法與實驗,獲取大鼠機器人在頂部攝像頭圖像中的狀態(tài)信息,并改進算法提升檢測結果的準確性,以改善大鼠機器人自動控制效果。在文章主要貢獻有：(1) 設計大鼠機器人身體定位算法,分別通過改進背景差分和混合高斯算法檢測大鼠機器人身體位置信息,結合算法檢測問題,對算法進行融合改進。(2) 設計大鼠機器人頭部檢測算法,依據(jù)檢測獲取的大鼠機器人區(qū)域的輪廓特征和角點特征,識別大鼠機器人頭部位置信息,結合算法檢測問題和幀之間時序信息優(yōu)化檢測結果。(3) 定義大鼠機器人狀態(tài)分類標準,依據(jù)狀態(tài)監(jiān)測獲取的信息對大鼠狀態(tài)分類,并與手工獲取數(shù)據(jù)對比,從狀態(tài)分類結果層面對檢測結果給出評價。
【關鍵詞】：大鼠機器人 狀態(tài)檢測 改進背景差分 混合高斯 輪廓特征 角點特征 狀態(tài)分類
【學位授予單位】：浙江大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP242;TP391.41
【目錄】：

• 摘要6-7
• Abstract7-14
• 第1章 緒論14-23
• 1.1 課題背景14-15
• 1.2 動物機器人的發(fā)展現(xiàn)狀和研究意義15-17
• 1.2.1 動物機器人的發(fā)展現(xiàn)狀15-17
• 1.2.2 動物機器人的研究意義17
• 1.3 動物機器人的自動控制和狀態(tài)獲取17-21
• 1.3.1 動物機器人的自動控制18
• 1.3.2 機器人狀態(tài)檢測發(fā)展現(xiàn)狀18-19
• 1.3.3 動物機器人的狀態(tài)獲取19-21
• 1.4 本文章節(jié)設計21
• 1.5 本章小結21-23
• 第2章 大鼠機器人的狀態(tài)檢測實驗23-32
• 2.1 大鼠機器人介紹23-24
• 2.2 大鼠機器人控制實驗設計24-27
• 2.2.1 大鼠機器人生物體25-26
• 2.2.2 實驗設備26-27
• 2.3 大鼠機器人的狀態(tài)檢測27-31
• 2.3.1 大鼠機器人的導航27-28
• 2.3.2 運動檢測的方法28-30
• 2.3.3 大鼠機器人的狀態(tài)檢測30-31
• 2.4 本章小結31-32
• 第3章 大鼠機器人身體位置定位方法32-49
• 3.1 利用背景差分獲取大鼠身體位置32-35
• 3.1.1 背景差分算法32-33
• 3.1.2 改進背景差分算法33
• 3.1.3 改進背景差分算法檢測結果33-35
• 3.2 利用混合高斯獲取大鼠身體位置35-36
• 3.3 優(yōu)化獲取的大鼠區(qū)域36-38
• 3.4 運動目標區(qū)域檢測結果對比38-40
• 3.5 大鼠身體位置定位實驗分析40-47
• 3.5.1 大鼠機器人準確位置標定數(shù)據(jù)40-42
• 3.5.1.1 準確位置標定數(shù)據(jù)標準40-41
• 3.5.1.2 準確位置標定方法41-42
• 3.5.1.3 標定準確位置總量與格式42
• 3.5.2 大鼠機器人身體位置定位結果分析42-47
• 3.5.2.1 改進背景差分大鼠機器人身體位置定位42-43
• 3.5.2.2 混合高斯模型大鼠機器人身體位置定位43-44
• 3.5.2.3 身體位置定位結果對比優(yōu)化44-47
• 3.6 本章小結47-49
• 第4章 大鼠機器人的頭部位置檢測方法49-63
• 4.1 利用輪廓信息獲取大鼠頭部位置49-50
• 4.2 利用角點信息獲取大鼠頭部位置50-53
• 4.2.1 角點檢測介紹50-51
• 4.2.2 圖像角點檢測51-52
• 4.2.3 利用角點獲取大鼠頭部位置52-53
• 4.3 大鼠機器人頭部位置檢測實驗分析53-62
• 4.3.1 輪廓識別獲取大鼠機器人頭部位置54
• 4.3.2 角點識別獲取大鼠機器人頭部位置54-55
• 4.3.3 大鼠機器人頭部位置檢測算法對比改進55-57
• 4.3.4 依據(jù)時序信息改進頭部位置檢測算法57-62
• 4.4 本章小節(jié)62-63
• 第5章 大鼠機器人狀態(tài)信息實驗應用63-70
• 5.1 大鼠機器人控制實驗控制模塊簡介63-65
• 5.2 大鼠機器人狀態(tài)分類65
• 5.3 大鼠機器人控制指令選取評價65-69
• 5.3.1 控制指令選取評價標準65-66
• 5.3.2 大鼠機器人獎賞指令選取評價66-68
• 5.3.3 大鼠機器人轉向指令選取評價68-69
• 5.4 本章小節(jié)69-70
• 第6章 工作總結與展望70-72
• 6.1 工作總結70-71
• 6.2 展望71-72
• 參考文獻72-75
• 攻讀碩士學位期間主要研究成果75-76
• 致謝76

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