發(fā)布時間：2018-10-05 17:46

【摘要】：康復機器人通過視覺系統(tǒng)感知外部環(huán)境,將視覺信息反饋給控制系統(tǒng),實現(xiàn)康復機器人導航定位以及機械手臂對任務目標的識別和操控,以輔助殘疾人完成日常生活中的各種行為功能。康復機器人目標識別方法研究是實現(xiàn)機器人感知外部環(huán)境以及機器人操控的關鍵問題。目標特征提取與匹配是目標識別中的關鍵技術。提取對視角、尺度、旋轉(zhuǎn)和光照具不變性的圖像局部特征,對于復雜背景下目標識別的最終效果有著決定性的影響。同時,圖像局部特征提取準確度直接影響康復機器人攝像機標定以及視覺系統(tǒng)對任務目標的姿態(tài)估計。針對康復機器人用戶對象是殘疾人,康復機器人目標識別的另一個主要工作是視覺系統(tǒng)對用戶人臉信息的識別。本文根據(jù)康復機器人FRIENDⅢ研制需求,圍繞基于圖像局部特征的康復機器人目標識別方法關鍵問題展開研究,論文的主要研究工作如下:1研究了康復機器人目標識別的主要任務。概述了機器人視覺目標識別方法的關鍵問題。對比了基于全局信息和基于局部特征的目標識別圖像處理算法,依次分析了典型的目標特征提取方法,特征描述符構(gòu)建以及圖像特征匹配策略。2提出了基于快速SIFT算法的目標識別方法。SIFT算法存在的主要不足是高維數(shù)的SIFT特征描述符計算復雜,造成算法實時性較差。為簡化算法計算復雜程度,同時保證不損失正確匹配特征,首先構(gòu)建目標圖像尺度空間,提取SIFT特征點時將其按大小分類,然后擴展SIFT角度屬性,由SIFT特征點子區(qū)域方向直方圖計算得到4個新角度,代表特征點方向信息,最后在特征匹配時,根據(jù)SIFT特征點角度信息以及大小來限制特征點匹配范圍,簡化算法復雜程度,得到快速SIFT算法。實驗結(jié)果表明,應用快速SIFT算法有效提高了特征匹配效率。3為了實現(xiàn)復雜背景下目標識別的穩(wěn)定性,在快速SIFT算法基礎上,提出了基于圖像尺度因子的SIFT特征匹配方法�？祻蜋C器人FRIENDⅢ的視覺系統(tǒng)主要任務之一在視覺傳感器發(fā)生視角變化、目標局部遮擋、旋轉(zhuǎn)、以及光照變化等復雜背景下進行目標識別,但是復雜背景下能夠獲取的SIFT特征點數(shù)目減少,識別準確率降低。通過計算目標圖像和待識別圖像之間的尺度因子,在尺度因子約束條件下進行目標特征匹配,有效的保證了正確匹配數(shù)量,同時將最近鄰和次近鄰特征點距離限定在一個特定范圍查詢,減小其比值,有效地恢復被錯誤排除的正確匹配,保證了復雜背景下目標識別的準確率。4提出了一個基于擴展SIFT特征點的閉環(huán)模糊控制方法。分別提取原目標圖像與待識別目標圖像的極大特征值點與極小特征值點,進行SIFT特征點匹配,將每一個仿射變換與單位矩陣的差異傳遞給模糊控制器,用于改進匹配結(jié)果。應用Mamdani模糊控制器,采用三角模型函數(shù)和梯形模型實現(xiàn)模糊化,通過康復機器人目標識別實驗分析,構(gòu)建合理的模糊規(guī)則表,采用質(zhì)心逆模糊化方法,最終實現(xiàn)基于擴展SIFT特征點的閉環(huán)模糊控制目標識別優(yōu)化策略。5進行了康復機器人視覺系統(tǒng)目標姿態(tài)估計與攝像機標定研究。在閉環(huán)模糊控制策略的基礎上,對機器人目標圖像進行目標姿態(tài)估計實驗,通過實驗數(shù)據(jù)從圖像信息中獲取三維空間物體幾何信息,通過計算攝像機成像幾何模型參數(shù)實現(xiàn)康復機器人視覺系統(tǒng)攝像機標定。研究了基于圖像的康復機器人視覺伺服方法。6提出了Adaboost算法與改進SIFT方法融合的機器人用戶人臉信息識別方法�？祻蜋C器人FRIENDⅢ的視覺伺服系統(tǒng)需要實時采集用戶人臉信息,通過基于Haar-like人臉特征的Adaboost機器學習算法進行人臉檢測,再通過改進SIFT算法提取人臉局部特征,實現(xiàn)在光照、表情、姿態(tài)發(fā)生變化情況下的人臉識別。采用SIFT算法進行人臉識別不需要對人臉圖像規(guī)范化,也不需要訓練樣本,同時改進SIFT算法,從速度和魯棒性方面優(yōu)化算法,滿足視覺系統(tǒng)對用戶人臉識別的要求。
[Abstract]:......
【學位授予單位】：中國科學院研究生院(長春光學精密機械與物理研究所)
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP391.41;TP242

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