本文關(guān)鍵詞：基于機(jī)器視覺的自主式救援機(jī)器人的研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：機(jī)器視覺具有非接觸測量、長時間穩(wěn)定工作以及光譜響應(yīng)范圍寬等優(yōu)點,是近幾年機(jī)器人應(yīng)用領(lǐng)域的研究熱點,同時也是機(jī)器人實現(xiàn)自主作業(yè)的基礎(chǔ)。本文依據(jù)RoboCup Rescue自主能力挑戰(zhàn)賽的規(guī)則,分析自主式救援機(jī)器人總體需求,設(shè)計并實現(xiàn)基于機(jī)器視覺的自主式救援機(jī)器人目標(biāo)檢測、目標(biāo)跟蹤和自主避障功能。目標(biāo)檢測：根據(jù)比賽規(guī)則,自主式救援機(jī)器人在搜索迷宮環(huán)境的過程中,需要主動識別二維碼、危險品標(biāo)志和模擬傷員。針對這些視覺任務(wù),本文采用邊緣提取和霍夫變換檢測二維碼并使用ZXing庫提取二維碼信息；通過SURF特征匹配的方式檢測危險品標(biāo)志,同時結(jié)合RANSAC算法優(yōu)化匹配精度：根據(jù)紅外熱成像儀和Asus Xtion Pro Live體感傳感器融合結(jié)果檢測模擬傷員。目標(biāo)跟蹤：在攝像頭標(biāo)定的基礎(chǔ)上,采用粒子濾波算法和TLD算法實現(xiàn)目標(biāo)跟蹤并分析實驗結(jié)果,選擇適合本文的算法。根據(jù)建立的目標(biāo)跟蹤坐標(biāo)系,推算目標(biāo)與機(jī)器人的相對位置,控制機(jī)器人跟蹤目標(biāo)。自主避障：比賽規(guī)則要求在迷宮環(huán)境中搜尋傷員,機(jī)器人必須具備自主避障功能。本文一方面基于激光測距儀的環(huán)境感知信息采用VFH+算法實現(xiàn)自主避障,另一方面通過立體視覺信息檢測地面,提取更多障礙物信息。最后利用融合后的障礙物信息實現(xiàn)多信息融合的自主避障模塊。本文在Ubuntu系統(tǒng)和ROS平臺下搭建軟件系統(tǒng),并以Turtlebot機(jī)器人為實驗平臺進(jìn)行測試。實驗結(jié)果表明,該系統(tǒng)可快速檢測目標(biāo)并在多障礙環(huán)境中對目標(biāo)進(jìn)行實時跟蹤,這為自主式救援機(jī)器人探索未知環(huán)境的應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。
【關(guān)鍵詞】：自主式救援機(jī)器人 機(jī)器視覺 目標(biāo)檢測 目標(biāo)跟蹤 自主避障
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41;TP242
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 第1章 緒論9-17
• 1.1 課題背景及其意義9-10
• 1.2 救援機(jī)器人研究現(xiàn)狀10-12
• 1.3 自主式救援機(jī)器人關(guān)鍵技術(shù)研究現(xiàn)狀12-15
• 1.3.1 目標(biāo)檢測技術(shù)12-13
• 1.3.2 目標(biāo)跟蹤技術(shù)13-14
• 1.3.3 自主避障技術(shù)14-15
• 1.4 本文主要研究內(nèi)容15-17
• 第2章 自主式救援機(jī)器人整體方案設(shè)計17-23
• 2.1 RoboCup Rescue比賽簡介17-18
• 2.2 自主式救援機(jī)器人需求分析18-19
• 2.3 自主式救援機(jī)器人硬件平臺19-21
• 2.3.1 Asus Xtion Pro Live體感傳感器20
• 2.3.2 激光測距儀20-21
• 2.3.3 外熱成像儀21
• 2.4 自主式救援機(jī)器人軟件方案設(shè)計21-22
• 2.5 本章小結(jié)22-23
• 第3章 目標(biāo)檢測模塊設(shè)計23-35
• 3.1 視覺信息采集模塊23-24
• 3.2 二維碼檢測與信息提取24-26
• 3.2.1 二維碼的原理及檢測方法24-25
• 3.2.2 檢測二維碼及提取信息25
• 3.2.3 實驗結(jié)果與分析25-26
• 3.3 危險品標(biāo)志的檢測26-30
• 3.3.1 基于SURF特征匹配的危險品標(biāo)志檢測27-28
• 3.3.2 特征匹配的優(yōu)化28
• 3.3.3 實驗結(jié)果與分析28-30
• 3.4 基于多傳感器融合的傷員檢測30-34
• 3.4.1 基于視覺特征和深度信息的傷員檢測31-32
• 3.4.2 基于溫度特征的傷員檢測32
• 3.4.3 多傳感器融合的傷員檢測32-34
• 3.5 本章小結(jié)34-35
• 第4章 目標(biāo)跟蹤模塊設(shè)計35-47
• 4.1 攝像頭標(biāo)定35-37
• 4.1.1 攝像頭標(biāo)定算法35
• 4.1.2 攝像頭標(biāo)定實驗與結(jié)果35-37
• 4.2 粒子濾波算法37-39
• 4.2.1 粒子濾波算法原理37-38
• 4.2.2 粒子濾波算法跟蹤流程38-39
• 4.3 TLD算法39-42
• 4.3.1 TLD算法原理39-41
• 4.3.2 TLD算法跟蹤流程41-42
• 4.4 實驗結(jié)果與分析42-46
• 4.5 本章小結(jié)46-47
• 第5章 多信息融合的自主避障模塊設(shè)計47-61
• 5.1 基于激光測距儀的自主避障47-51
• 5.1.1 VFH+算法原理47-48
• 5.1.2 Turtlebot機(jī)器人運動控制策略48-50
• 5.1.3 實驗結(jié)果與分析50-51
• 5.2 基于立體視覺的障礙物提取51-55
• 5.2.1 三維點云信息的誤差分析與校正51-53
• 5.2.2 點云信息的預(yù)處理53-54
• 5.2.3 基于點云信息的自主避障模塊設(shè)計54-55
• 5.2.4 實驗結(jié)果與分析55
• 5.3 多信息融合的自主避障55-59
• 5.3.1 多傳感器模型的建立56-57
• 5.3.2 基于加權(quán)平均法的障礙物信息融合57
• 5.3.3 實驗結(jié)果與分析57-59
• 5.4 本章小結(jié)59-61
• 第6章 系統(tǒng)實現(xiàn)與測試61-65
• 6.1 基于ROS平臺的系統(tǒng)實現(xiàn)61-63
• 6.2 實驗結(jié)果與分析63-65
• 第7章 總結(jié)與展望65-67
• 7.1 總結(jié)65
• 7.2 展望65-67
• 致謝67-69
• 參考文獻(xiàn)69-71
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文71

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6 李開生,張慧慧,費仁元,宗光華;國外服務(wù)機(jī)器人的發(fā)展動態(tài)和前景[J];制造業(yè)自動化;2000年06期

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