室外移動(dòng)機(jī)器人工作環(huán)境復(fù)雜,任務(wù)多變,要順利完成目標(biāo)需要更高的精確度:更精確的定位、更適合的速度、更全面的感知、更有效的操作。單靠傳統(tǒng)的傳感器(距離傳感器,聲音傳感器等)已經(jīng)無(wú)法滿足移動(dòng)機(jī)器人準(zhǔn)確的感知周?chē)h(huán)境的要求,不能為其提供路徑規(guī)劃所需的決策依據(jù)。視覺(jué)傳感器則不同,對(duì)機(jī)器人而言也一樣,視覺(jué)系統(tǒng)檢測(cè)信息量豐富,獲得的信息是對(duì)環(huán)境最全面最深入的反迎,被認(rèn)為是最重要的感知力。因此,對(duì)于室外移動(dòng)機(jī)器人而言,視覺(jué)導(dǎo)航被認(rèn)為是最為關(guān)鍵的科學(xué)技術(shù)之一。本課題研究的是移動(dòng)機(jī)器人在非結(jié)構(gòu)化道路的復(fù)雜環(huán)境中,對(duì)路面環(huán)境信息進(jìn)行圖像采集,進(jìn)行特征的提取和分析,完成對(duì)環(huán)境路面的識(shí)別,為移動(dòng)機(jī)器人的路徑規(guī)劃提供作為決策依據(jù)之一的視覺(jué)信息。根據(jù)其它研究者對(duì)四種常用的環(huán)境識(shí)別實(shí)驗(yàn)結(jié)果的探究,最終選定從環(huán)境路面的顏色和紋理兩方面進(jìn)行特征提取;通過(guò)對(duì)5種顏色特征提取算法和4種紋理特征提取方法的分析和實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比,最終決定采用HSV色彩空間一階中心距的方法進(jìn)行顏色特征的提取,采用灰度共生矩陣法進(jìn)行對(duì)紋理特征的提取。根據(jù)這兩種方法對(duì)三種典型的實(shí)驗(yàn)路面環(huán)境的多幅圖像進(jìn)行顏色和紋理特征提取,并建立分類(lèi)特征樣本庫(kù)。最后,基于支持向量機(jī)的方法利用Matlab編程,對(duì)特征樣本庫(kù)進(jìn)行分類(lèi)訓(xùn)練并對(duì)實(shí)驗(yàn)環(huán)境路面進(jìn)行了離線和在線的分類(lèi)測(cè)試實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本課題所提出的方法具有較高的準(zhǔn)確率,驗(yàn)證了本課題所提路面識(shí)別方法的可行性和可靠性。
【學(xué)位單位】：河北工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2015
【中圖分類(lèi)】：TP242
【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 本課題的研究背景及意義
    1.2 室外移動(dòng)機(jī)器人發(fā)展現(xiàn)狀
        1.2.1 國(guó)內(nèi)室外移動(dòng)機(jī)器人發(fā)展
        1.2.2 國(guó)外室外移動(dòng)機(jī)器人發(fā)展
    1.3 移動(dòng)機(jī)器人視覺(jué)相關(guān)技術(shù)的研究現(xiàn)狀
        1.3.1 常用的幾種視覺(jué)導(dǎo)航技術(shù)
        1.3.2 移動(dòng)機(jī)器人道路檢測(cè)中的算法
        1.3.3 移動(dòng)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)模糊圖像復(fù)原技術(shù)
    1.4 本文主要研究?jī)?nèi)容
第二章 基于機(jī)器人視覺(jué)的道路環(huán)境識(shí)別方法分析
    2.1 引言
    2.2 移動(dòng)機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)
    2.3 常用的道路環(huán)境識(shí)別方法
    2.4 基于單一環(huán)境特征分類(lèi)實(shí)驗(yàn)
    2.5 本章小結(jié)
第三章 環(huán)境路面特征信息提取
    3.1 引言
    3.2 路面環(huán)境顏色特征提取
        3.2.1 路面環(huán)境圖像的色彩空間
        3.2.2 路面環(huán)境顏色特征提取方法
        3.2.3 路面環(huán)境顏色特征提取實(shí)驗(yàn)
    3.3 路面環(huán)境紋理特征提取
        3.3.1 路面環(huán)境紋理特征提取方法
        3.3.2 基于灰度共生矩陣法紋理信息采集
        3.3.3 小波變換法紋理特征提取
    3.4 本章小結(jié)
第四章 基于支持向量機(jī)的路面識(shí)別研究
    4.1 引言
    4.2 幾種常用分類(lèi)器
        4.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)器
        4.2.2 貝葉斯分類(lèi)器
        4.2.3 K近鄰分類(lèi)器
        4.2.4 支持向量機(jī)分類(lèi)器
    4.3 基于支持向量機(jī)的路面環(huán)境分類(lèi)實(shí)驗(yàn)
        4.3.1 路面環(huán)境分類(lèi)實(shí)驗(yàn)流程
        4.3.2 路面環(huán)境分類(lèi)實(shí)驗(yàn)儀器
        4.3.3 路面環(huán)境離線分類(lèi)實(shí)驗(yàn)
        4.3.4 路面環(huán)境實(shí)時(shí)分類(lèi)實(shí)驗(yàn)
    4.4 本章小結(jié)
第五章 結(jié)論
參考文獻(xiàn)
致謝

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10 任q

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