本文關(guān)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(yīng)用。要完善動物機器人的應(yīng)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(shè)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(jìn)算法提升檢測結(jié)果的準(zhǔn)確性,以改善大鼠機器人自動控制效果。在文章主要貢獻(xiàn)有：(1) 設(shè)計大鼠機器人身體定位算法,分別通過改進(jìn)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(jié)合算法檢測問題,對算法進(jìn)行融合改進(jìn)。(2) 設(shè)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(jié)合算法檢測問題和幀之間時序信息優(yōu)化檢測結(jié)果。(3) 定義大鼠機器人狀態(tài)分類標(biāo)準(zhǔn),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(jié)果層面對檢測結(jié)果給出評價。
【關(guān)鍵詞】：大鼠機器人 狀態(tài)檢測 改進(jìn)背景差分 混合高斯 輪廓特征 角點特征 狀態(tài)分類
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)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(shè)計21
• 1.5 本章小結(jié)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(shè)計24-27
• 2.2.1 大鼠機器人生物體25-26
• 2.2.2 實驗設(shè)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(dǎo)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(jié)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(jìn)背景差分算法33
• 3.1.3 改進(jìn)背景差分算法檢測結(jié)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(biāo)區(qū)域檢測結(jié)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(zhǔn)確位置標(biāo)定數(shù)據(jù)40-42
• 3.5.1.1 準(zhǔn)確位置標(biāo)定數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)40-41
• 3.5.1.2 準(zhǔn)確位置標(biāo)定方法41-42
• 3.5.1.3 標(biāo)定準(zhǔn)確位置總量與格式42
• 3.5.2 大鼠機器人身體位置定位結(jié)果分析42-47
• 3.5.2.1 改進(jìn)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(jié)果對比優(yōu)化44-47
• 3.6 本章小結(jié)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(jìn)55-57
• 4.3.4 依據(jù)時序信息改進(jìn)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(yīng)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(biāo)準(zhǔn)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(zhuǎn)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(jié)與展望70-72
• 6.1 工作總結(jié)70-71
• 6.2 展望71-72
• 參考文獻(xiàn)72-75
• 攻讀碩士學(xué)位期間主要研究成果75-76
• 致謝76

【相似文獻(xiàn)】

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10 財宣邋Q孟推，

本文編號：352567