發(fā)布時(shí)間：2018-01-08 10:27

  本文關(guān)鍵詞：挖掘機(jī)器人多傳感器融合的環(huán)境感知　出處：《西南科技大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 挖掘機(jī)器人 環(huán)境感知 多傳感器融合 圖像分割

【摘要】：為了挖掘機(jī)器人能夠?qū)崟r(shí)的感知野外復(fù)雜的環(huán)境信息,本文主要從障礙物檢測(cè)、分割、未知環(huán)境地圖的建立等幾個(gè)方面進(jìn)行了研究。為實(shí)現(xiàn)野外環(huán)境下對(duì)障礙物進(jìn)行分割,本文提出了一種基于激光雷達(dá)信息并結(jié)合區(qū)域生長(zhǎng)的分水嶺算法,利用激光雷達(dá)信息來(lái)做引導(dǎo)分割區(qū)域,再將區(qū)域生長(zhǎng)和分水嶺結(jié)合起來(lái)并利用激光雷達(dá)的信息確定區(qū)域生長(zhǎng)的最優(yōu)閾值,通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,該方法有效的克服了分水嶺的過(guò)分割,并滿足實(shí)時(shí)性的要求。挖掘機(jī)器人在作業(yè)時(shí),需要對(duì)障礙物進(jìn)行精確的分割,針對(duì)Grab Cut耗時(shí)的缺陷,本文提出了背景自適應(yīng)的Grab Cut圖像分割算法,即在確定背景像素中選取可能目標(biāo)像素鄰近的一部分像素作為背景像素,減少背景建模的節(jié)點(diǎn)數(shù),并利用激光雷達(dá)的信息完成交互。實(shí)驗(yàn)表明改進(jìn)的算法有效的提高了運(yùn)行效率,分割的目標(biāo)邊緣信息更加完整、平滑。由于單目攝像機(jī)可視范圍無(wú)法滿足項(xiàng)目需求,本文采用雙目圖像拼接技術(shù),針對(duì)漸入漸出算法融合時(shí)出現(xiàn)不清晰等現(xiàn)象,提出了利用Sobel邊緣檢測(cè)處理待拼接的兩幅圖像的融合區(qū)域,然后利用圖像邊緣差來(lái)修正融合區(qū)域,實(shí)驗(yàn)表明該方法融合后的圖像更加清晰。然后詳細(xì)介紹一種簡(jiǎn)單的柵格地圖的建立方法,利用前幀的障礙物作為路標(biāo),在同后幀所建立的局部地圖進(jìn)行匹配更新全局地圖,利用激光雷達(dá)到后幀圖像中的障礙物的距離和角度進(jìn)行定位;最后驗(yàn)證了基于擴(kuò)展卡爾曼濾波的SLAM地圖構(gòu)建的可行性。
[Abstract]:In order to mine the robot can perceive the complex field environment information in real time, this paper mainly from obstacle detection, segmentation. In order to realize the segmentation of obstacles in the field environment, a watershed algorithm based on lidar information and region growth is proposed in this paper. The laser radar information is used to guide the segmentation area, then the region growth and watershed are combined and the optimal threshold of the region growth is determined by using the information of the laser radar, which is verified by experiments. This method effectively overcomes the over-segmentation of watershed and meets the requirement of real-time. The mining robot needs to segment the obstacles accurately in the operation, aiming at the Grab Cut time-consuming defects. In this paper, a background adaptive Grab Cut image segmentation algorithm is proposed, in which some pixels adjacent to the possible target pixels are selected as background pixels to reduce the number of nodes in background modeling. The experiment results show that the improved algorithm can improve the efficiency and the edge information of the target is more complete. Smoothing. Because the visual range of monocular camera can not meet the requirements of the project, the binocular image mosaic technology is used in this paper. The fusion region of two images to be stitched using Sobel edge detection is proposed, and then the image edge difference is used to correct the fusion region. Experimental results show that the image fusion is more clear. Then a simple raster map is introduced in detail using the obstacles in the front frame as the signpost. The local map established in the same frame is used to match and update the global map, and the distance and angle from the laser radar to the obstacle in the back frame image are used to locate the map. Finally, the feasibility of constructing SLAM map based on extended Kalman filter is verified.
【學(xué)位授予單位】：西南科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP242

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