基于双目视觉的移动机器人动态目标识别与定位
基于双目视觉的识别测距系统设计
第12期2023年6月无线互联科技Wireless Internet TechnologyNo.12June,2023作者简介:张润豪(1997 ),男,浙江温州人,硕士研究生;研究方向:图像处理,控制工程㊂基于双目视觉的识别测距系统设计张润豪,杨㊀瑞,管㊀艳(西京学院计算机学院,陕西西安710123)摘要:双目视觉的识别测距主要通过双目视觉系统模拟人的 双眼 ,从而获得物体的形状和距离的远近㊂文章提出一种目标识别测距系统,构建卷积神经网络模型,利用图像处理技术识别目标以及三角相似原理计算目标距离,最后达到识别和检测的目的㊂实验结果表明,所设计的目标识别测距系统能够同时保证特定目标的检测和测距,具有一定的研究意义㊂关键词:双目视觉;识别测距;神经网络中图分类号:TP391.41㊀㊀文献标志码:A 0㊀引言㊀㊀随着农业自动化的发展,水果的自动化与智能化采摘技术研究已成为当今的研究热点㊂然而,水果的采摘方式与其他作物不同,需要进行准确的采摘㊂因此,依靠双目视觉实现对目标物的准确识别和定位十分重要㊂双目视觉对于危险生产场所的检测㊁非接触产品的质量检测以及位置随机移动物体的实时检测具有重要的研究意义和应用价值[1]㊂双目视觉技术还可应用于机械臂㊁智能家居㊁智能制造㊁工业等具有巨大潜力的领域[2]㊂其他测距方法测距误差较大,测量范围受限,而双目视觉技术可以在不接触目标物的情况下识别和定位目标物,还可以估计目标物的深度信息㊂因此,本文选择双目测距法㊂然而,同时具备目标物识别和测距的系统比较少,不能满足指定工作的需求[3-5]㊂针对上述存在的问题,结合双目视觉和机器学习等技术[6-9],本文提出了基于双目视觉的目标检测测距方法,设计了一个基于双目视觉的目标检测测距系统㊂该系统能够实现对目标物的识别和定位,使人们可以利用计算机技术模拟人眼,方便后期的操作㊂该系统利用卷积神经网络对物体进行识别,再根据双目相机测距原理,最后得到目标与摄像头之间的距离,从而最终实现定位㊂1㊀双目视觉系统㊀㊀双目系统主要由两款相同的摄像头组成,保持在同一个水平面上,并共享一个共同的观察区㊂距离测量是用三角数学方法进行的㊂测距的原理如图1所示㊂O 1和O 2分别为两个摄像头的光圈中心,它们之间的长度为B ㊂点P 为空间中的待测目标物,P 1(x 1,y 1)和P 2(x 2,y 2)为点P 在双目相机成像平面所成的点㊂当焦距为f 时,根据三角形原理可得:图1㊀测距原理B -x 1+x 2Z -f =B Z(1)Z =fB x 1-x 2(2)根据公式(1)和(2),设P 为空间中的一点,在空间坐标系和相机坐标系中的坐标点为(X ,Y ,Z ),(Xᶄ,Yᶄ,Zᶄ)㊂图像坐标系和像素坐标系表示为(x ,y )和(u ,v )㊂空间坐标系经变化到相机坐标系,有:XᶄY ᶄZ ᶄéëêêêùûúúú=R X Y Z éëêêêùûúúú+T (3)根据投影原理,把空间上的点投影到平面上,可得到相机坐标系到图像坐标系的转换关系,即:x y éëêêùûúú=f X ᶄZ ᶄf Y ᶄz ᶄéëêêêêùûúúúú(4)图像坐标系的起点是相机光轴和图像平面的交点,像素坐标系起点从像素阵列中的第一个点开始,图像坐标系转换到像素坐标系:u v éëêêùûúú=x dx +u 0y dy +v 0éëêêêêùûúúúú(5)由以上式可得:Z ᶄu v 1éëêêêùûúúú=1dx 0u 001dy v 0001éëêêêêêêùûúúúúúúf 0000f 000010éëêêêùûúúúR T 01éëêêùûúúX Y Z 1éëêêêêùûúúúú=f xu 000f y v 000010éëêêêùûúúúR T 01éëêêùûúúX Y Z 1éëêêêêùûúúúú(6)公式(6)中的矩阵代表着相机的内外参数,通过相机的标定获得具体参数㊂双目视觉测距是采用双目视觉技术来测量物体距离的原理,通过两台摄像机拍摄同一场景生成图像视差,并根据该视差建立物距测量模型,实现场景距㊀㊀离的实时计算㊂O l 和O r 为光圈中心,T ,f 为相机基线距离和焦距,P l 和P r 为图像坐标系的点,Z 为垂直距离㊂根据三角形相似:T -(X l -X r )T =Z -fZ(7)推出点P 与相机距离Z 的表达式为:Z =fT X l -X r =fTd(8)公式(8)式中,左右相机视差d =X l -X r双目测距系统的流程如图2所示,各个坐标系之间的转换关系如图3所示㊂图2㊀双目系统流程图3㊀各个坐标系转换2 双目相机标定2.1㊀相机标定㊀㊀双目相机中内部和外部参数和畸变参数的精度直接影响后续测量的精度㊂因此,文章选用了具有精度高㊁操作方便的张正友标定法㊂本文自制一个黑白棋盘,并将其固定在一个纸板上,如图4所示㊂首先,使用双目相机在不同的位置和角度拍摄大约30幅棋盘图像㊂其次,将图像分别导入MATLAB 进行检测校正㊂最后,经过计算和分析,利用棋盘校准板获得左右相机内部和外部参数及其位置的三维视图㊂标定结果如图5所示㊂2.2㊀立体校正㊀㊀把实际中非共面行对准的两幅图像,校正成共面行对准,提高匹配搜索的效率㊂将消除畸变后的两幅图像严格地对应,利用极线约束使得两幅图像的对极线恰好在同一水平线上,这样一幅图像上任意一点与其在另一幅图像上的对应点就必然具有相同的行号,只需在该行进行一维搜索即可匹配到对应点㊂根据摄像头标定后获得的双目相对位置对左右视图进行消除畸变和行对准,如图6所示㊂图4㊀标定板角点图5㊀标定板平面位置和标定误差图6㊀校正后图像2.3㊀立体匹配㊀㊀立体匹配主要计算视差㊂基于双目测距原理的分析使得可以通过计算由左右摄像机拍摄的每个图像相应点的视差来获得关于图像深度的信息㊂双目立体视觉的三维重建过程中,需要通过立体匹配算法进行视差图的计算得到左右两幅图像的视差值,进而计算深度以恢复场景的三维信息㊂要计算左右视图中三维场景中目标点生成的视差,左右视图中的两个对应像点必须与该点匹配㊂然而,协调二维空间中的对应点需要很长时间才能缩小适当的搜索范围,需要进行双目相机的立体校正,将二维上的匹配搜索降低到一维㊂立体匹配后,得到的视差图如图7所示㊂图7㊀视差3 图像识别定位测距3.1㊀数据标注和图片训练㊀㊀数据标注是处理原始语音㊁图像㊁文本㊁视频和其他数据并将其转换为机器可读信息的过程㊂机器无法识别和研究未标记的原始数据㊂原始数据只有经过标注处理成为结构化数据后才能被算法训练所使用㊂整个数据标注的过程如下:首先,将要标注的物体制作成数据集,并且图片越多越好,如果样本过少,模型训练和预测都会受到影响,非常容易欠拟合;其次,通过Labelme 工具进行标注,如图8所示;最后,将数据集分为训练集㊁验证集和测试集㊂数据标注完成后,需要对标注的数据集图片进行训练,图片训练完成后,可以看到训练好的模型的权重和PR Curve 曲线㊁Confusion Matrix (混淆矩阵)等训练过程数据㊂然后可以用训练的模型进行测试,配合双目摄像头,可以实现对特定物体的实时识别,如图9所示㊂3.2㊀双目识别测距㊀㊀双目相机的工作方式与人眼相同㊂人眼感知物体距离的能力基于两只眼睛在同一物体上呈现的图像差异,也称为视差㊂把物体识别和双目测距结合在一起,融合了卷积神经网络,不仅能够对物体进行识别,还能够进行测距㊂本文通过深度学习技术与传统算法的结合,利用双目相机实现了物体的精准测距㊂通过网络框的置信度确定识别的准确度,计算表达式为:图8㊀标注图9㊀灰度图和识别信度Pr (object )ˑIOU truth pred(9)IOU truth pred=area (BB dt ɘBB gt )area (BB dt ɣBB gt )(10)Pr (object )为训练样本的概率;BB gt 为物体标签的可行度,BB dt 分为网络预测的可信度;area 为面积函数㊂测距效果如图10所示㊂图10㊀双目测距4 结语㊀㊀在目标识别的基础上,建立双目系统,开发并实㊀㊀施基于双目视觉和机器学习的识别和定位系统㊂该系统已被证明具有一定的精度和稳定性㊂通过对双目距离原理的研究,本文开发了一种基于双目视觉的目标测距和检测系统,通过收集图像㊁校准相机㊁处理图像并进行比较,最后进行目标测试㊂实验表明,目标测距和检测系统具有良好的精度和可行性㊂下一步,笔者将继续深入研究㊁分析和提高双目视觉,消除系统测量的准确性和可靠性,研究双目视觉在智能制造设备和相关智能场景中的应用㊂参考文献[1]任慧娟,金守峰,程云飞,等.面向分拣机器人的多目标视觉识别定位方法[J ].机械与电子,2019(12):64-68.[2]赵刚,郭晓康,刘德政,等.随机工件的点云场景CAD 模型的快速识别与定位[J ].激光与红外,2019(12):1490-1496.[3]柴钰,许继科.基于机器视觉的目标识别与定位系统[J ].计算机工程与设计,2019(12):3557-3562.[4]连黎明.基于多信息融合的移动机器人定位算法[J ].西南师范大学学报(自然科学版),2019(9):89-95.[5]蒋萌,王尧尧,陈柏.基于双目视觉的目标识别与定位研究[J ].机电工程,2018(4):414-419.[6]王德海,洪伟,程群哲.基于双目立体视觉的目标识别与定位[J ].吉林大学学报(信息科学版),2016(2):289-295.[7]高如新,王俊孟.基于双目视觉的目标识别与定位[J ].河南理工大学学报(自然科学版),2014(4):495-500.[8]袁小平,张毅,张侠,等.基于改进FAST 检测的ORB 特征匹配算法[J ].科学技术与工程,2019(21):233-238.[9]BOYKOV Y ,VEKSLER O ,ZABIH R.Fast approximate energy minimization via graph cuts [J ].IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence ,2001(11):1222-1239.(编辑㊀王雪芬)Design of recognition and ranging system based on binocular visionZhang Runhao Yang Rui Guan YanSchool of Computer Science Xijing University Shaanxi 710123 ChinaAbstract The recognition and ranging of binocular vision mainly uses a binocular vision system to simulate the eyes of humans thereby obtaining the shape of objects and the distance between them.This paper proposes a target recognition and ranging system constructs a convolutional neural network model uses image processing technology to identify the target and calculates the target distance based on the triangular similarity principle finally achieving recognition and detection.Experimental results show that the designed target recognition and ranging system can simultaneously ensure the detection and ranging of specific targets which has certain research significance.Key words。
机器人与双目相机的手眼标定方法
无人驾驶
无人驾驶车辆利用双目相 机感知周围环境，结合机 器人控制技术实现自主导 航。
服务机器人
服务机器人通过双目相机 识别人脸、物体等信息， 实现人机交互、智能服务 等功能。
手眼标定的目的和意义
提高机器人定位精度
通过手眼标定，可以精确计算机器人与双目相机之间的相对位置 关系，从而提高机器人定位精度。
双目相机通常采用针孔模型进行 成像，即物体通过相机镜头在图 像传感器上成像，成像过程可用
针孔投影进行描述。
相机坐标系
每个相机都有自己的坐标系，通常 以相机光心为原点，X、Y轴与图 像平面平行，Z轴与光轴重合。
世界坐标系
为了描述物体在真实世界中的位置 ，需要引入世界坐标系，世界坐标 系可根据实际需求进行设定。
自标定方法
自标定方法不需要额外的标记物，通过机器人在不同位姿下对同一目标进行成像，利用视 觉信息和机器人运动约束，求解手眼关系。这种方法灵活性较高，但通常需要较复杂的算 法和较多的样本数据。
基于深度学习的标定方法
近年来，深度学习在计算机视觉领域取得了显著成果。基于深度学习的手眼标定方法通过 训练神经网络模型，直接回归出手爪与相机之间的相对位姿关系。这种方法具有强大的学 习能力和鲁棒性，但依赖于大量的训练数据。
3. 优化策略
根据误差分析结果，提出针对性的优化策 略，如增加实验数据、改进图像处理算法 等，以提高标定精度。
2. 精度评估
制定合适的精度评估指标（如均方根误差 RMSE），对标定结果的准确性进行量化 评估。
05
应用案例与实验结果分析
机器人视觉抓取应用案例
案例一
在工业生产线上，机器人需要通过视觉系统定位并抓取传送带上的零件。利用双目相机获取零件的立 体图像，并通过手眼标定方法确定相机与机器人手爪之间的相对位置关系，从而实现准确抓取。
基于双目视觉的目标识别与定位及机械臂的抓取研究
摄像头：机械臂的视觉传感器，为机械臂提供 影像信息；流媒体数据：通过摄像头拍摄所得数据； 原子钟：高精度计时装置；单帧提取：将流媒体数据 通过单帧方式进行提取；Smart3D： 全自动倾斜摄影 测量三维实景建模软件；不完备三维模型：基于双 目视觉的机器人通过 Smart3D 生成的未经机器学习 判断模块判断的三维模型；随机数生成器：生成随 机数的器件。
机械工程。
32
Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ ＆ Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔａｔｉｏｎ ２０22,37穴9雪
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间。 智能化控制领域中，文献[1]指出的实验室研究 已经可以使用模糊神经网络实现基于机器人自主 视觉的智能化控制， 即对被切削工件不同节理、结 核的反馈数据，及时调整切削机器人机械臂的给进 量和给进力度，实现基于机械手和机器人自主视觉 的切削机器人控制。 文献[2]认为机械手抓取机构的 控制难度远大于机械手切削机构，每年全国大学生 机 器 人 大 赛 （RoboMaster）的 保 留 竞 赛 项 目 为 机 械 手 捡鸡蛋比赛，机械手抓取控制的难度和控制稳定性 直接决定了选手的胜负。
器视觉技术的机械臂抓取进行研究。 随后进行了双眼视觉机器人与三眼视觉机器人的算
法效能比较， 结果显示基于双眼视觉的机器人相比基于三眼视觉的机器人拥有更为灵活
的移动精度、控制精度及工作效率。 该研究改善了在复杂工作环境及复杂工作任务下，机
械臂的自主调整能力和交互能力，为未来机械臂自主作业的研究提供方向，对工业、医疗
judgment module
二维图像：左右摄像机经过单帧提取所输出的
二维图像；空间卷积：为了加强边界强化，二维图像
及三维模型需要经过空间卷积进行处理，以便用于
《2024年度基于双目立体视觉定位和识别技术的研究》范文
《基于双目立体视觉定位和识别技术的研究》篇一一、引言随着科技的飞速发展，计算机视觉技术在许多领域中得到了广泛的应用。
其中，双目立体视觉定位和识别技术以其高精度、高效率的特点，在机器人导航、工业检测、无人驾驶等领域展现出巨大的应用潜力。
本文将围绕双目立体视觉定位和识别技术进行深入的研究和探讨。
二、双目立体视觉技术概述双目立体视觉技术是一种模拟人类双眼视觉的计算机视觉技术。
通过模拟人眼的视差感知原理，双目立体视觉技术利用两个相机从不同角度获取场景的图像信息，然后通过图像处理和算法分析，得到场景中物体的三维信息。
双目立体视觉技术主要包括相机标定、图像获取、图像预处理、特征提取、立体匹配、三维重建等步骤。
三、双目立体视觉定位技术双目立体视觉定位技术是双目立体视觉技术的核心部分，它通过计算左右相机获取的图像间的视差信息，实现场景中物体的三维定位。
具体而言，双目立体视觉定位技术首先需要对相机进行精确的标定，以获取相机的内外参数。
然后通过图像预处理和特征提取，获取场景中的特征点或特征线。
接着，利用立体匹配算法，将左右相机获取的图像进行匹配，得到视差图。
最后，根据视差信息和相机的内外参数，计算得到场景中物体的三维坐标信息。
四、双目立体视觉识别技术双目立体视觉识别技术是在定位技术的基础上，进一步对场景中的物体进行分类和识别。
通过分析物体的形状、大小、纹理等特征信息，结合机器学习、深度学习等算法，实现对物体的识别和分类。
双目立体视觉识别技术可以广泛应用于无人驾驶、机器人导航、工业检测等领域。
五、双目立体视觉技术的应用双目立体视觉技术在许多领域都得到了广泛的应用。
在无人驾驶领域，双目立体视觉技术可以实现车辆的定位和障碍物识别，提高车辆的行驶安全性和自动驾驶的准确性。
在机器人导航领域，双目立体视觉技术可以帮助机器人实现精准的路径规划和导航。
在工业检测领域，双目立体视觉技术可以实现对产品的快速检测和质量控制。
六、研究展望随着计算机视觉技术的不断发展，双目立体视觉定位和识别技术将会有更广泛的应用前景。
机器人视觉物体定位方法
机器⼈视觉物体定位⽅法机器⼈视觉物体定位⽅法本次设计的题⽬是机器⼈视觉物体定位。
伴随社会发展，机器⼈的利⽤越来越普及，出现了多种多样的智能机器⼈，由此也引发了对机器视觉的研究热潮。
⽂章⾸先介绍了机器视觉的发展历程，并详细说明了各阶段的特点。
接着概述了机器视觉技术的原理，深⼊剖析了主流视觉物体定位⽅法。
然后介绍了机器⼈视觉物体定位⽅法常⽤的⼏种应⽤。
最后介绍了⼏种新颖的视觉物体定位⽅法，并猜想机器⼈视觉物体定位技术未来发展⽅向。
关键词：机器视觉 SLAM技术单⽬视觉双⽬视觉多⽬视觉第⼀章：绪论1.1选题的背景及意义在我国持续爆发的2019新型冠状病毒（即2019-nCoV）事件中,⾃动化⾷品仓储配送系统服务包括机器⼈、⽆⼈驾驶、⽆⼈机等再次成为讨论的焦点。
配送机器⼈如何实现⾃动取货送货？⽆⼈驾驶汽车是怎么躲避⾏⼈？⽆⼈机巡航中怎么确定物体之间的距离？当我们谈到相关的话题时，机器视觉定位是⽆论如何也绕不开的问题。
⾃被誉为“机器⼈之⽗”的恩格尔伯格先⽣1959年发明第⼀台机器⼈以来，科学家⼀直把对机器⼈的研究作为研究的重点⽅向。
传统的机器⼈缺乏环境感知能⼒和⾃动应变能⼒，仅仅只能在严格的预定义的环境中完成⼀些预定义和指令下的动作,应⽤⾮常有限局限。
随着机器⼈逐渐⾛进⼈们的⽣产和⽣活中，⼈们也对机器⼈提出了更⾼的要求，希望实现在⽣产加⼯中对物体的⾃动加⼯、对⾃⾝运动轨迹实时的随动检测，节省对其运动轨迹的预先编程，提⾼⽣产效率。
要达到这些要求，必须同时满⾜图像信息的获取、采集、处理和输出，这就是本⽂的研究重点：机器⼈视觉物体定位⽅法。
机器⼈视觉物体定位系统的设计和研发是为了更好地为⼯业机器⼈服务，它的本质是发挥摄像机定位以及跟踪性功能，很多企业在⾃⾝⽣产环节依赖于机器⼈，⽣产效率明显得到改善。
然⽽很多的机器⼈是半⾃动的⼯作模式，只有在⼈⼯操控的指引下才能完成⼯作任务，这样的机器⼈实⽤性很差，⽆法彻底解放⼈⼯，实现⾃动化操作。
基于双目视觉机器人自定位与动态目标定位
基于双目视觉机器人自定位与动态目标定位卢洪军【摘要】Aiming at the fact that, the mobile robot based on binocular vision is very easy to be disturbed by the complex environment, such as the influence of noise, illumination change and the occlusion of the robot, which will seriously affect the positioning accuracy of the self localization and the moving objects, the color feature of the HSV model is proposed to accurately segment the artificial landmarks, and the robot position is determined according to the principle of parallax.A method was proposed based on Harris operator which is accurate to the position of a moving object in a complex environment.The dynamic object is detected by the frame difference method.Harris operator was used to extract the feature points on the moving objects, so as to obtain the disparity value, and then to calculate the position of the moving objects.The experimental results show that the self localization and target localization can overcome the external disturbance and have strong adaptability by using this method.The algorithm has good real-time performance.%针对基于双目视觉自定位与动态目标定位极易受复杂环境(如噪声、机器人发生遮挡、光照变化等)的干扰导致移动机器人定位精度低的问题,提出基于HSV颜色模型特征准确分割出人工路标,根据视差原理确定机器人位置.同时提出一种双目机器人基于Harris算子实现在复杂环境下对动态目标精确定位的方法,利用帧间差分法将运动目标检测出来,采用Harris算子在该运动目标上提取特征点,并获得视差值,从而精确的计算出运动目标的位置.实验结果表明,利用该方法进行自定位与目标定位能够克服外界干扰,具有较强的适应性,且算法的实时性好.【期刊名称】《沈阳大学学报》【年(卷),期】2017(029)001【总页数】6页(P37-42)【关键词】双目视觉;目标定位;Harris算子;帧间差分法;HSV模型【作者】卢洪军【作者单位】沈阳工业大学信息科学与工程学院, 辽宁沈阳 110870【正文语种】中文【中图分类】TP391.420世纪末,对目标定位技术主要有基于红外线的定位技术、基于超声波的定位技术和基于频射识别技术等[1].近年来,由于图像处理和计算机视觉的飞速发展,机器视觉的研究越来越受到广大专家和学者的青睐[2].双目立体视觉是机器视觉的一个重要分支,能够直接模仿人类双眼处理外界环境[3],可以代替人类完成危险的工作(如深海探测、火灾救援、核泄漏监测等)[4].而基于双目立体视觉对动态目标检测与定位也是机器视觉领域备受关注的前沿课题之一[5].双目立体视觉定位主要分为六个步骤[6]:①图像获取;②图像预处理;③摄像机标定;④特征点提取;⑤特征点的立体匹配获取视差值;⑥基于视差原理实现机器人定位.特征点提取和立体匹配是实现机器人定位的关键环节.通常的方法是依靠目标的形状、颜色等特征检测目标,并以运动物体的形心或中心作为特征点[7].该方法虽然计算简单,但极易受噪声干扰,只选择一个点作为特征点,一旦该特征点发生遮挡或光照变化等,都会严重影响定位精度.1977年,Moravec提出根据图像的灰度变化来提取图像角点,称为Moravec角点[8].该方法计算相对简单,但对于处于边缘上的点会存在误检,也极易受光照变化的影响.SIFT特征点[9]和CenSurE特征点[10]虽然对尺度、亮度变化不敏感,但在弱纹理等复杂情况下难以提取稳定的特征点,算法复杂度高,计算时间较长.不满足移动机器人对实时性的要求.针对以上缺陷,本文首先利用帧间差分法检测出运动目标,然后在运动目标上基于Harris算法提取多个特征点来实现移动机器人在复杂环境下实时的对运动目标精确定位.机器人整体定位流程如图1所示,移动机器人首先基于HSV颜色模型空间分割出人工路标,实现机器人自定位.然后利用帧间差分法检测出运动目标,根据Harris算法在左右两幅图像上提取特征点,根据区域匹配原理获取视差值,利用视差原理即可求出运动目标的世界坐标,即完成了对运动目标的定位.1.1 人工路标检测(1) HSV颜色模型.RGB色彩空间分别以红色、绿色、蓝色为三原色,通过适当的搭配可以合成成千上万种颜色,是一种常见的颜色表示法.但是RGB色彩空间与人眼的感知差异大,其空间的相似不代表实际颜色的相似.为了能够更准确分割出人工路标,本文采用HSV色彩空间颜色模型,如图2所示.RGB颜色空间转化到HSV色彩空间只是一个简单的非线性变换,计算简单.HSV模型中H代表色调,S代表饱和度,并且独立于亮度信息V.色调H代表颜色信息,取值范围为0～180°,对其设定阈值可以区分不同颜色的路标;饱和度S表示颜色中掺杂白色的程度,取值范围为0～1,S 越大,颜色越深;亮度V表示颜色的明暗程度,取值范围为0～1,V越大,物体亮度越高.(2) 基于颜色特征提取人工路标.由于本文是在室内环境下对移动机器人定位,所以本文设计的人工路标是由红黄蓝三种颜色组成的矩形纸板.如图3a所示为左摄像机拍摄到的带有人工路标的室内环境.根据HSV颜色模型对H、S、V三个分量进行阈值设置即可分割出人工路标,如图3b所示.然后利用图像处理中的形态学操作对分割出的路标进行完善使其效果最佳,如图3c所示.图3d为获取人工路标的中心点,利用视差原理即可得到当前帧机器人的位置.1.2 帧间差分法帧间差分法[11]的思想是对一段连续视频的相邻两帧进行差分运算,从差分运算的结果中得到运动目标的轮廓.该算法的优点是实现简单,对光照变化不敏感,稳定性好.适用于多目标或背景变化较快的场合.图4为在室内环境下用帧间差分法检测到运动物体.结果显示,帧间差分法能够有效的将运动目标检测出来.2.1 双目立体视觉测距原理双目立体视觉的视差原理[12]是利用两台摄像机从两个视点观察同一景物,以获取在不同视角下的感知图像,通过计算空间点在两幅图像中的视差来获取目标物体的三维坐标.2.2 Harris角点检测Harris角点[13]是在Moravec角点的基础进行改进的算法. Harris算子是用高斯函数代替二值窗口函数, 对离中心点越远的像素赋予越小的权重, 以减少噪声的影响. 高斯函数如式(1)所示.Moravec算子只考虑了四个方向的像素值,Harris算子则用Taylor展开式去近似任意方向.图像I(x,y)平移(Δx,Δy)可以一阶近似为在图像I(u,v)中,像点(u,v)平移(Δx,Δy)后的自相关函数为将式(2)代入式(3)可得:其中M如下所示:根据式(5)中矩阵M的特征值可以近似的表示函数C(x,y)的变化特征.矩阵M的特征值需要考虑以下三种情况,如图5所示.(1) 如果矩阵M的两个特征值都比较小,则表征图像灰度变化函数C(x,y)的值也较小,就说明该像素点的邻域内灰度差值不大,图像较平滑,无角点.(2) 如果矩阵M的两个特征值一个较大,一个较小,说明该像素点的曲率也是如此,则该点的窗口区域处于一条边界,无角点.(3) 如果矩阵M的两个特征值都比较大,则图像灰度变化的自相关函数值也较大,该点的窗函数沿任意方向都将引起灰度的剧烈变化,该点即为角点.根据这一准则,只要计算行列式的特征值就可以检测图像中的哪些点是角点.Harris 提出角点的响应函数:det(M)为行列式的值,trace(M)为行列式的迹.而k根据Harris的建议一般取0.04～0.06之间.若Harris角点响应大于阈值,则被认为是角点.Harris角点的生成只涉及到一阶导数,所以该角点对噪声影响、光照变化引起的灰度值变化都不敏感,是一种比较稳定的特征提取算子.3.1 实验环境本文使用的机器人是由北京博创兴盛技术有限公司开发的自主移动机器人旅行家Ⅱ号,如图6所示.该机器人上安装了由加拿大Point Grey Research公司生产的Bumblebee2双目摄像机,其性能参数如表1所示.3.2 传统移动机器人对运动目标定位实验环境为一间办公室,装有双目摄像机Bumblebee2的移动机器人为工作机器人,用于检测运动目标.将另一台机器人视为运动目标,运动速度为0.1 m/s.传统的方法是提取运动目标的中心点,获取视差值,从而给运动目标定位.传统方法仅获取图像中的一个点作为立体匹配的特征点,当该点受到环境的干扰时定位精度会受到极大的影响,图7为传统方法提取运动目标中心点.表2为传统方法对运动目标定位的实验数据,表3为改变光照后传统方法移动机器人对运动目标定位的实验数据.可以得出传统方法机器人定位误差相对较大,一旦光照发生改变,对运动物体定位误差会更加严重.3.3 基于Harris算子机器人对运动目标定位针对传统方法定位精度不足,极易受外界环境的干扰的问题,决定采用基于Harris角点特征提取,即在相机获得的左右两幅图像上基于Harris算子提取多对特征点,如图8所示.表4、表5为基于Harris方法机器人对运动目标定位的实验数据,可以得出基于该方法对运动目标定位误差很小,相对误差降低到1%左右,当光照发生变化时也能实现对运动目标精确定位.最后将每一帧的两幅图像根据区域匹配原理[14]和极限束准则找到正确的匹配点,排出易受噪声干扰的点,从而得到视差值,即可准确的对运动目标定位.(1) 本文研究了机器人基于双目立体视觉实现自定位与对运动目标定位,充分利用双目视差原理,并结合Harris算法和帧间差分法来实现运动目标的精确定位.从仿真结果可以看出,提取多个特征点可以避免只用一个点易受干扰的不足,实现更精确的运动目标定位.(2) 虽然本文在运动目标上提取多个特征点,有效的克服了传统方法的不足.但还存在问题需要改进.首先,需要找到一种更快更准确的特征点立体匹配算法;其次,本文只是将每一帧图像得到的多个视差值做平均值处理,如何有效的将多个视差值融合也是对运动目标精确定位的关键.【相关文献】[1] 李艳. 双视频目标定位技术[J]. 沈阳大学学报(自然科学版), 2016,28(4):302-305. 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双目视觉机器人精确定位研究
ＮＯ Ｖ． ２ ０ １ ３
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网络出版时间： ２ ０ １ ３—１ ２—１ ９ ２ ０： １ ６ 网络 出版 地 址 ： ｈ ｔ ｔ ｐ ： ／ ／ ｗ ｗ ｗ ． ｅ ｎ ｋ ｉ ． ｎ ｅ ｔ ／ ｋ ｃ ｍｓ ／ ｄ ｅ ｔ ａ ｉ ｌ ／ ３ ４ ． １ １ ５ ０ ． Ｎ ． ２ ０ １ ３ １ ２ １ ９ ． ２ ０ １ ６ ． ０ １ ４ ． ｈ ｔ ｍｌ
取 自己所处 位置 和其 他 相关 信 息 ， 而 在 室 内环境 时， 机 器人 必须 通过 自身 所 带 的传 感 器 识 别所 在 位 置 的路标 完成 自主定 位任 务 。 由于 自然路 标 的
位数出现了错误 ， 通过编码的自身纠错功能， 也能 排除错 误 的干扰 。
识 别受 光 照 条 件 、 视 角变化等影响较 大’ ， 而 人
收 稿 日期 ：２ ０ １ ３— ０ ９— ０ ６ 基 金项 目：安 徽 省教 育 厅 项 目 （ Ｋ Ｊ ２ ０ １ ２ Ｂ ０ ９ ０ ） 资助。
的稳 定性 问题 ， 因此 本 文 引入 双 目视 觉来 提 高 定 位效 果 ， 具 体分 析如下 ：
作者简介 ：薰小明， 男， 安徽怀宁人 ， 博士 ， 安庆师范学 院计算机与信息学院讲师 ， 主要从事智能控制 、 机器视觉方面的研究。
２ 单 目和双 目定 位 方 法 对 比
为 了提高定 位 的精 度 ， 本节 在 人 工路 标 的基 础上 ， 分别 从单 目和 双 目来 研究 移 动 机 器人 的定 位效 果 ， 以进行 对 比 ， 因为单 目定 位存在 难 以解 决
维码其他 良好特性 ， 如能传达大量的信息 、 本身带 有 纠错 性 能等 ， 本 文 选择 利 用 人 工路 标 二 维 码 来
基于机器人视觉的目标识别与追踪研究
基于机器人视觉的目标识别与追踪研究机器人技术的快速发展以及人工智能的智能化应用，使得机器人视觉系统成为机器人感知和交互的关键组成部分。
目标识别与追踪是机器人视觉领域的重要研究方向之一，它为机器人提供了对环境中目标物体的感知和跟踪能力，具有广泛的应用价值。
本文将重点介绍基于机器人视觉的目标识别与追踪研究的相关技术和应用。
一、目标识别技术目标识别是指通过机器视觉系统对环境中的目标物体进行自动检测和识别。
目标识别技术的发展主要依赖于计算机视觉和深度学习等相关领域的技术进步。
1.特征提取特征提取是目标识别的关键步骤之一，它通过对目标物体周围的像素进行处理，提取出具有区分能力的特征用于目标分类。
常用的特征提取方法包括颜色特征、纹理特征、形状特征等。
例如，颜色特征可以通过在RGB或HSV颜色空间中计算目标物体区域的颜色直方图来表示。
2.目标分类目标分类是指将提取到的特征与预先定义的目标类别进行比对，从而确定目标物体的类别。
传统的目标分类方法主要基于机器学习算法，如支持向量机、决策树等。
而深度学习的发展，特别是卷积神经网络(CNN)的兴起，使得目标分类的准确率得到了显著提升。
二、目标追踪技术目标追踪是指在连续的图像序列中跟踪目标物体的位置和运动状态。
目标追踪技术的发展旨在解决目标在复杂环境下的姿态变化、遮挡、光照变化等问题，使得机器人能够更加准确地进行目标跟踪。
1.基于特征点的追踪基于特征点的追踪是一种传统的目标追踪方法，它通过提取图像中的特征点，并利用特征点的运动信息进行目标追踪。
典型的算法包括Lucas-Kanade光流法、SURF特征等。
这些方法在一些简单场景下具有较好的鲁棒性，但对于复杂场景和遮挡情况下的目标追踪效果有限。
2.基于模型的追踪基于模型的目标追踪方法通过对目标物体进行建模，并利用目标模型与当前帧图像的匹配程度来进行追踪。
常见的方法包括卡尔曼滤波器、粒子滤波器等。
这些方法在对目标变化复杂的情况下具有较好的鲁棒性，但对计算资源要求较高。
双目视觉SLAM系统的设计与实现
双目视觉SLAM系统的设计与实现引言随着机器人技术的不断普及和发展，机器人具有了越来越多的实用价值。
其中，一种典型的机器人应用就是将机器人部署在深空、海洋等极端环境下进行探测任务。
而这些极端环境往往缺乏有效的人工干预手段，机器人必须依靠自己的感知、决策、规划和控制能力保证任务的顺利完成。
因此，如何让机器人具备自主感知和定位的能力，成为机器人科学研究的重要课题。
本文将主要介绍一种基于双目视觉SLAM（Simultaneous Localization And Mapping）技术的机器人自主感知与定位方案。
对于这种方案，我们首先需要了解SLAM技术的基本原理和应用场景。
同时，为了保证机器人感知和定位的精度，我们还需关注一些关键技术的细节和实现方法。
因此，本文将主要包括以下几个章节：1. 双目视觉SLAM技术的基本原理和应用场景2. 双目视觉系统的硬件设计与配置3. 立体匹配算法的原理和实现4. SLAM算法的原理和实现5. 结论与展望第一章双目视觉SLAM技术的基本原理和应用场景SLAM技术是指机器人同时通过感知和规划，实现在未知环境中实现自我定位和建立环境地图的过程。
而双目视觉SLAM技术是在SLAM基础上，利用双目视觉技术来实现云台机器人的感知和定位。
在双目视觉SLAM系统中，机器人必须同时采集两个相机的图像，并将这两个图像进行匹配，从而确定机器人在三维空间中的位置和方向。
这个过程中，机器人需要保持自身运动的平稳和稳定，否则匹配结果将产生误差。
在另一方面，为了提高SLAM的精度，机器人还需要感知它所处的环境，并生成精细的3D地图。
这样，机器人才能更加准确地进行自主定位和路径规划。
双目视觉SLAM系统的应用场景十分广泛，例如在探险、环境监测、工业生产等领域都有潜在的应用。
在搜寻失联者时，云台机器人可以使用双目视觉SLAM技术自主探索行动，感知障碍物，寻找失联者。
在无人车自主驾驶领域，双目视觉SLAM技术可以帮助车辆对自身所在的环境进行感知，实现更加精准和安全的行驶。
移动机器人双目视觉-惯导融合定位技术研究
挪动机器人双目视觉-惯导融合定位技术探究关键词：挪动机器人；双目视觉；惯性导航；融合算法；定位精度；鲁棒性1. 引言挪动机器人自主导航与定位是机器人领域亟待解决的技术难题。
传统的定位方式主要依靠GPS、激光等技术，但在室内环境或密闭环境下无法使用。
因此，双目视觉与惯性导航系统（INS）成为了探究的热点之一。
本文将双目视觉与惯性导航系统进行融合，提高了定位的精度和鲁棒性。
2. 双目视觉定位双目视觉利用左右两个摄像机从不同的角度拍摄同一物体，通过图像处理和三角测量等方法计算出目标物体的三维坐标。
双目视觉定位方法相对实惠，且容易实现，但在暗光、昏暗环境下精度无法保证，且对于透亮和高反光物体的识别存在困难。
3. 惯性导航定位惯性导航系统利用加速度计和陀螺仪等传感器测量机器人的姿态和运动状态，通过累计计算出机器人相对于起始位置的位移，从而实现机器人的定位。
INS的定位精度较高，但由于测量误差的叠加，随着时间的推移误差会越来越大。
4. 双目视觉-惯导融合定位技术双目视觉与惯性导航系统各自具有优缺点，因此将两者进行融合，可以弥补彼此的不足，提高定位精度和鲁棒性。
本文提出了一种基于卡尔曼滤波的双目视觉-惯导融合定位算法。
在该算法中，双目视觉通过图像处理和三角测量等方法计算出机器人相对于目标的距离和角度，惯性导航系统通过加速度计和陀螺仪等传感器测量机器人的位移和姿态信息，并依据卡尔曼滤波的原理对测量误差进行修正，从而提高定位精度和鲁棒性。
5. 试验结果分析本文对设计的双目视觉-惯导融合定位算法进行了试验验证，通过利用机器人在室内环境中的运动数据进行测试，验证了算法的可行性。
试验结果表明，与单独使用双目视觉和惯性导航系统相比，双目视觉-惯导融合定位算法具有更高的定位精度和更好的鲁棒性。
6. 结论本文提出了一种基于卡尔曼滤波的双目视觉-惯导融合定位算法，并通过试验验证了该算法的可行性和有效性。
该算法能够提高挪动机器人在室内环境中的定位精度和鲁棒性，为挪动机器人在实际应用中的导航和定位提供了可靠的技术支持。
双目视觉方案
双目视觉方案双目视觉技术是一项基于人类双眼视觉原理开发的计算机视觉技术。
通过模拟人类双眼的视觉系统，双目视觉方案可以实现对三维场景的感知和重构，为机器人、无人驾驶、智能监控等领域提供强大的视觉支持。
一、双目视觉原理的介绍双目视觉方案的基础是人类双眼之间的视差效应。
由于双眼视线的稍微不同，左右眼所看到的图像会有细微的差异。
通过比较这两个图像间的视差，我们可以计算出物体的距离信息，从而实现对三维场景的感知。
二、双目视觉方案在机器人领域的应用1. 精准定位与导航：机器人在陌生环境中需要定位和导航，而双目视觉方案可以通过测量物体与机器人的距离，帮助机器人构建地图和规划路径，实现精准定位和导航能力。
2. 目标识别与跟踪：双目视觉方案可以提供精确的物体分割和识别能力，帮助机器人快速准确地识别出目标物体，并进行跟踪。
这对于智能监控、自动化仓储等领域具有重要的应用价值。
3. 人机交互：双目视觉方案可以实现对人体姿态和表情的识别，为机器人与人类之间的交互提供更加自然和智能化的方式。
例如，机器人可以通过识别人类的手势和表情，进行更加准确的语音指令检测和情感分析。
三、双目视觉方案在无人驾驶领域的应用1. 环境感知与障碍物检测：无人驾驶汽车需要实时感知道路环境并识别障碍物，而双目视觉方案可以提供高分辨率的深度图像信息，帮助车辆准确地感知和判别道路上的物体，并做出相应的驾驶决策。
2. 路面识别与车道保持：双目视觉方案可以识别道路的纹理和标线，辅助车辆准确定位和车道保持。
通过与车载传感器的数据融合，可以实现高精度和鲁棒性的自动驾驶功能。
3. 防碰撞与智能避障：基于双目视觉方案的深度信息，无人驾驶汽车可以实时监测和预测周围环境中的障碍物，并做出适时的避障决策。
这样可以提高车辆的安全性和驾驶效果。
四、双目视觉方案的发展和前景当前，双目视觉方案在各个领域已经得到广泛的应用，然而仍存在一些挑战，如计算复杂度高、对环境光照敏感等。
随着计算机硬件和算法的不断发展，双目视觉方案有望在未来取得更大的突破，并实现更广泛的应用。
《2024年基于双目立体视觉定位和识别技术的研究》范文
《基于双目立体视觉定位和识别技术的研究》篇一一、引言随着科技的飞速发展，计算机视觉技术在众多领域中得到了广泛的应用。
其中，双目立体视觉定位和识别技术以其高精度、高效率的特点，在机器人导航、三维重建、无人驾驶等领域中发挥着重要作用。
本文旨在研究基于双目立体视觉的定位和识别技术，探讨其原理、方法及应用领域，以期为相关领域的研究提供参考。
二、双目立体视觉技术原理双目立体视觉技术是通过模拟人眼视觉系统，利用两个相机从不同角度获取同一场景的图像信息，再通过图像处理技术提取出场景的三维信息。
其主要原理包括摄像机标定、图像预处理、特征提取与匹配、三维信息重建等步骤。
1. 摄像机标定摄像机标定是双目立体视觉技术中的重要环节，它旨在确定摄像机的内部参数和外部参数。
内部参数包括摄像机焦距、主点坐标等，外部参数则描述了摄像机与世界坐标系之间的关系。
通过标定，可以获取到摄像机在三维空间中的位置和方向。
2. 图像预处理图像预处理包括灰度化、去噪、二值化等操作，旨在提高图像的质量，以便后续的特征提取与匹配。
其中，灰度化可以将彩色图像转换为灰度图像，降低计算复杂度；去噪可以消除图像中的噪声干扰；二值化则将图像转换为二值图像，便于特征提取。
3. 特征提取与匹配特征提取与匹配是双目立体视觉技术的核心步骤。
通过提取图像中的特征点、线、面等信息，建立场景的三维模型。
特征匹配则是根据提取的特征信息，在两个相机获取的图像之间寻找对应关系，为三维信息重建提供依据。
三、双目立体视觉定位技术双目立体视觉定位技术是利用双目立体视觉系统获取场景的三维信息，实现目标的定位。
其主要方法包括基于特征点的定位方法和基于区域匹配的定位方法。
1. 基于特征点的定位方法该方法首先在两个相机获取的图像中提取特征点，然后通过特征匹配找到对应关系，最后利用三角测量原理计算目标的三维坐标。
该方法具有较高的精度和稳定性，适用于各种复杂环境。
2. 基于区域匹配的定位方法该方法通过在两个相机获取的图像中寻找相同的区域，然后利用区域内的像素信息进行匹配，实现目标的定位。
机器人视觉系统中目标识别与跟踪分析
机器人视觉系统中目标识别与跟踪分析随着技术的进步和发展，机器人在各个领域中起到了越来越重要的作用。
而机器人的视觉系统则是机器人能够感知和理解周围环境的关键技术之一。
在机器人视觉系统中，目标识别与跟踪分析是其中一个重要的功能模块。
目标识别是指机器人通过摄像头或其他传感器获取到的图像数据，对其中的目标进行自动识别和分类的过程。
目标可以是人、物体、动物等等。
目标识别是机器人感知环境的第一步，也是机器人进行后续处理和决策的基础。
在目标识别过程中，首先需要对图像进行预处理，包括图像去噪、图像增强等操作。
通过特征提取算法，将目标所具有的唯一特征从图像中提取出来。
这些特征可以是目标的颜色、纹理、形状等等。
接着，通过模式匹配算法或机器学习算法，将提取到的特征与预先训练好的模型进行比对和匹配，从而确定目标的类别和位置。
目标跟踪是指在目标识别的基础上，对目标进行实时的跟踪和分析。
目标跟踪是机器人在复杂环境中定位和追踪目标的关键技术之一。
为了实现目标跟踪，机器人需要根据目标的特征和运动规律，通过算法进行目标的位置预测和跟踪。
一些常用的目标跟踪算法包括卡尔曼滤波器、粒子滤波器、相关滤波器等。
目标跟踪分析的结果对机器人的后续工作具有重要的指导意义。
在机器人的路径规划中，目标的位置和运动轨迹可以帮助机器人选择合适的行进路径，避免障碍物。
在机器人的操作中，目标的状态和属性可以用来判断目标的可操作性，从而指导机器人的操作方式。
除了在工业领域中的应用，机器人视觉系统中目标识别与跟踪分析还有广泛的应用前景。
在服务机器人领域，机器人可以通过目标识别与跟踪分析技术来帮助人们识别和跟踪物品，实现自动化服务。
在无人驾驶领域，机器人可以通过目标识别与跟踪分析技术来感知道路上的其他车辆和行人，从而实现自主导航和交通安全。
总之，机器人视觉系统中的目标识别与跟踪分析是机器人感知和理解环境的重要技术。
通过目标识别和跟踪分析，机器人可以获取环境中的相关信息，实现自主决策和行为。
基于双目视觉伺服反馈的非完整移动机器人轨迹跟踪
技术创新《微计算机信息》2012年第28卷第10期120元/年邮局订阅号：82-946《现场总线技术应用200例》测控自动化王宝磊：硕士研究生基金项目：颁发部门:国家自然科学基金委,项目名称:不确定非完整运动学控制系统的鲁棒镇定,编号:60874002,申请人:王朝立;颁发部门:上海市教委,名称:上海市重点学科建设项目,编号:S30501,申请人:王朝立;颁发部门:上海市教委,名称:基于双目视觉反馈的非完整移动机器人跟踪,编号:JWCXSL1102,申请人:王宝磊;颁发部门:上海市教委,名称:上海市高等教育内涵建设“085”工程,申请人:王朝立基于双目视觉伺服反馈的非完整移动机器人轨迹跟踪Tracking Control for Nonholonomic Mobile Robots with Binocular Vision Servo Feedback(上海理工大学)王宝磊王朝立李菲张旭飞WANG Bao-lei WANG Chao-li LI Fei ZHANG Xu-fei摘要:针对双目视觉伺服的非完整移动机器人轨迹跟踪问题,研究了目标轨迹的识别定位及相关信息提取的辨识方法,结合非完整约束特性对(2,0)型移动机器人进行运动学建模并对轨迹跟踪问题进行描述,基于Backstepping 思想进行控制器设计,利用Lyapunov 函数证明了系统的稳定性。
最后利用计算机仿真和实际机器人实验证实了控制系统的有效性。
关键词:非完整;移动机器人;轨迹跟踪;双目视觉;控制中图分类号:TP29文献标识码:A Abstract:This paper discusses the problem of tracking control for nonholonomic mobile robots with binocular vision servo feedback.The methods for recognizing trajectory and obtaining related information are researched.The (2,0)type nonholonomic robot kinematics model and the tracking problem description is proposed.A controller is designed based on the Backstepping theory and proved by Lyapunov function.The system validity is certified by simulation and real robot experiment.Key Words:Nonholonomic;Mobile robot;Tracking;Binocular vision;Control文章编号:1008-0570(2012)10-0124-03引言非完整移动机器人是指受不可积Pfaffian 约束的移动机器人,其轨迹跟踪问题是指要求机器人参考点位置跟踪一条随时间变化的轨迹。
基于双目视觉的目标定位与测距系统硬件平台
基于双目视觉的目标定位与测距系统硬件平台王怡萱;张俊梅;阚江明【摘要】Autonomous target recognition and positioning issues are the base of intelligent forestry robots.This paper chooses the trunk in forestry environment as the goal,puts forward a digital video real-time processing systems hardware platform based on the binocular vision.The binocular cameras acquire the images.It calculates the three-dimensional information,then outputs the targeting and ranging results.Experimental results show that the hardware platform can complete the images acquirement and processing,and achieves the desired effect.%自主目标识别与定位问题是智能化林业机器人工作的重要基础.以林业环境中树干识别及定位为目标,设计一种基于双目视觉的数字视频实时处理系统硬件平台.使用双目摄像头采集图像,并对采集信息进行三维信息计算,输出目标定位与测距结果.实验结果表明,该硬件平台可以完成图像采集及处理功能,达到预期的实验效果.【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2013(039)007【总页数】6页(P214-218,223)【关键词】双目视觉;目标识别;三维信息;定位;测距;视差【作者】王怡萱;张俊梅;阚江明【作者单位】北京林业大学工学院,北京100083;北京林业大学工学院,北京100083;北京林业大学工学院,北京100083【正文语种】中文【中图分类】TP3911 概述随着人工智能、计算机、单片机、传感器、信息等技术的进一步发展，人们对智能机器人性能的要求也越来越高。
《基于双目视觉的农业机器人导航系统研究》范文
《基于双目视觉的农业机器人导航系统研究》篇一一、引言随着现代农业科技的不断发展，农业机器人在农田作业中的地位愈发重要。
在众多的导航技术中，基于双目视觉的农业机器人导航系统因其在复杂环境下的稳定性和精确性受到了广泛关注。
本文旨在探讨基于双目视觉的农业机器人导航系统的原理、方法以及其在农业生产中的应用和前景。
二、双目视觉导航技术概述双目视觉技术基于模拟人眼的立体视觉原理，通过两台摄像机获取物体的不同角度的图像，利用图像处理算法计算出物体在三维空间中的位置信息。
双目视觉导航系统以其较高的准确性和鲁棒性，在农业机器人导航中具有广泛的应用前景。
三、农业机器人导航系统设计（一）硬件设计农业机器人导航系统的硬件部分主要包括双目摄像机、处理器、电机驱动等。
双目摄像机负责获取农田环境的图像信息，处理器对图像进行处理以获取导航信息，电机驱动则根据处理器的指令控制机器人的运动。
（二）软件设计软件部分主要包括图像处理算法和导航控制算法。
图像处理算法用于从双目摄像机获取的图像中提取出有用的信息，如物体的位置、形状等；导航控制算法则根据这些信息计算机器人的运动轨迹和速度。
四、基于双目视觉的农业机器人导航系统实现（一）图像处理与三维重建双目视觉技术通过匹配左右两幅图像中的特征点，计算出物体在三维空间中的位置信息。
在农业机器人导航系统中，这一过程需考虑光照变化、季节变化等因素对图像匹配的影响，以提高系统的稳定性和准确性。
（二）路径规划与导航控制路径规划是农业机器人导航系统的核心部分，其目标是在农田环境中为机器人规划出一条最优路径。
在路径规划过程中，需考虑农田的地形、障碍物、作物生长情况等因素。
导航控制则根据路径规划的结果，控制机器人的运动轨迹和速度。
五、应用与前景（一）应用领域基于双目视觉的农业机器人导航系统已广泛应用于果园采摘、农田播种、除草等农业生产活动中。
此外，该系统还可用于农田地形测绘、农田监测等领域。
（二）发展前景随着人工智能、物联网等技术的不断发展，基于双目视觉的农业机器人导航系统将具有更高的准确性和鲁棒性。
双目轮式移动机器人的运动目标识别与跟踪
Ｒｅ ｏ ｎ ｔｏ ｎｄ ｔ ａ ｋｉ ｆ ｍ ｏ ｉ ｇ ｔ ｒ ｅ ｓ ｆ ｒ ｃ ｇ ｉｉ ｎ ａ ｒ ｃ ｎｇ ｏ ｖ ｎ ａ ｇ ｔ ｏ
ｉ ｅａ ｉｅｙ ｃ ｍｐｅ ｎ ｉｏ ｍｅ ｔ．Ｔｏｄ ａ ｔ ｏｓ ，Ｈｕ’ ｍｅ ｔｉｖ ｒａ ｔ ｒ ａ ｅ ｓｏ ｊｃ ｅ — ｎｒ ｌｔ ｌ ｏ ｌｘｅ ｖｒ ｎ ｎ ｓ ｖ ｅ ｌ ｈ ｎ ｉｅ ｗｉ Ｓｍｏ ｎ ｎ ａ ｉｎ ｓｗｅ ｅｔｋ ｎ ａ ｂ ｅ ｔｆａ
ｔ ｒ ｅ ｓａ ｏ ｒ ｌｔ ｎ ｖｉ ｕ ｌｒ ｂ ｓ Ｔｈｉ ａ ｅ ａ ｅ ｕ ｅ ｏ ｅ ａ ｇ ｔ ｎｄ ｃ ｎｔ ｏ ｈｅ ｉ ｄｉ ｄ ａ ｏ ｏｔ ． ｓ ｐ ｐ ｒｍ ｄ ｓ ｆＯｐ ｎＣＶ ｏ ｃ ｒ ｙ ｏ ｍａ ｅ ｐｒ ｐ ｏ ｅ ｓ ｔ ａ ｒ ｕｔｉ ｇ ｅ ｒ ｃ ｓ —
双 目轮 式 移 动 机 器 人 的 运 动 目标 识 别 与 跟 踪
刘 宏 鼎 ， 世 引 秦
（ 京航 空航 天 大 学 自动 化 科 学 与 电 气 工程 学 院 ， 京 １ ０ ８ ） 北 北 ０ ０ ３ 摘 要 ： 究 在 室 内相 对 复杂 背景 下 的运 动 目标 识 别 与跟 踪 ， 用 Ｈｕ氏不 变 矩 作 为 目标 特 征 ， 过 环 形 方 式 搜 索 种 研 采 通 子 点 进行 目标 区域 生 长 ， 在有 干扰 的情 况 下 检 出 目标 ， 并估 计 相 对 位 姿 和 控 制 本 体 机 器 人 快 速 跟 踪 目标 ． Ｉｔｌ 用 ｎｅ 的 计 算 机 视觉 库 Ｏ ｅＣ 实 现 图 像 预 处理 、 像 分 割 、Ｌ 填 充 、 域 生 长 和 特 征 提 取 ． 验 结 果 表 明 ， ｐｎ Ｖ 图 孑洞 区 实 系统 能 对 运 动 目标 进 行 实 时稳 定 快 速 的跟 踪 ， 用性 强． 适 关 键 词 ： 动 目标 ； 别 与 跟 踪 ；区域 生 长 ； 状 特 征 提取 运 识 形
移动机器人空间定位技术综述
移动机器人空间定位技术综述在当今科技飞速发展的时代，移动机器人已经在各个领域得到了广泛的应用，从工业生产中的自动化物流搬运，到家庭服务中的智能清洁机器人，再到医疗领域的手术辅助机器人等等。
而要让这些移动机器人能够准确、高效地完成任务，空间定位技术是其中至关重要的一环。
移动机器人的空间定位，简单来说，就是要让机器人知道自己在空间中的位置和姿态。
这就好比我们在一个陌生的环境中，需要知道自己所处的位置和方向，才能准确地到达目的地。
对于移动机器人而言，准确的空间定位是实现自主导航、路径规划、避障等功能的基础。
目前，移动机器人的空间定位技术主要可以分为以下几类：一、基于传感器的定位技术1、激光雷达定位激光雷达是一种通过发射激光束并测量反射光来获取周围环境信息的传感器。
它能够提供高精度的距离测量，从而帮助机器人构建环境地图，并通过与地图的匹配来确定自身的位置。
激光雷达定位具有精度高、可靠性强的优点，但成本相对较高，且在一些恶劣环境下（如烟雾、灰尘等）可能会受到影响。
2、视觉定位视觉定位主要利用摄像头来获取图像信息，并通过图像处理和分析来确定机器人的位置。
视觉定位可以分为基于单目视觉和基于双目视觉的定位方法。
单目视觉定位相对简单，但只能获取二维信息，定位精度有限；双目视觉则可以通过立体匹配获取深度信息，从而实现更精确的三维定位。
然而，视觉定位容易受到光照、遮挡等因素的影响，算法复杂度也较高。
3、惯性导航定位惯性导航系统通常由加速度计和陀螺仪组成，能够测量机器人的加速度和角速度，并通过积分计算出机器人的位置和姿态变化。
惯性导航具有自主性强、不受外界干扰的优点，但由于误差会随时间积累，因此通常需要与其他定位方法结合使用，以提高定位精度。
4、超声波定位超声波定位是通过发射超声波并测量回波时间来计算距离的一种定位方法。
它成本较低，适用于短距离定位，但精度相对较低，且容易受到环境干扰。
二、基于地图的定位技术1、栅格地图定位栅格地图是将环境划分为一个个大小相等的栅格，并对每个栅格的状态（如空闲、障碍物等）进行标记。
基于双目立体视觉技术的空间定位系统设计与实现
• 178•如今，三维重构技术广泛应用于工业检测、三维测量、虚拟现实等领域。
同时双目立体视觉也是计算机视觉的一个重要分支。
立体视觉是指从两个不同的角度去观察场景中的同一个物体，来获取不同视角下的二维图像，再运用成像几何原理来计算图像像素之间存在的位置偏差(视差)，从而获取物体的三维信息。
本文通过设计一种用于目标空间三维距离、方位信息探测的立体视觉系统及实现方法，根据图像识别结果进而获得目标的三维信息。
一、立体视觉技术概述及应用1.立体视觉技术概述立体视觉技术是计算机视觉领域中一个非常活跃的研究热点，它结合了图像处理、计算机视觉、计算图形学以及生物生理学等诸多领域的理论和方法。
它通过对多张图像的分析处理来获取物体的三维几何信息，尽可能逼真地实现模仿人类的双目视觉的功能。
同时双目立体视觉也是计算机视觉的一个重要分支，即由不同位置的两台或者一台摄像机(CCD)经过移动或旋转拍摄同一幅场景，并通过计算空间点在两幅图像中的视差，获得该点的三维坐标值。
2.本项目研究目的设计一种用于目标空间三维距离、方位信息探测的立体视觉系统及实现方法。
该系统根据双目视觉原理，利用预制三维标定物对图像获取系统的内、外参数进行标定，求出投影变换矩阵，根据图像识别结果运用灰度模板、连续性假设和对极几何约束进行识别目标的特征匹配，进而获得目标的三维信息。
3.该技术当前发展状况立体视觉技术在国内外科学研究上都有广泛应用。
在国外，华盛顿大学与微软公司合作为火星卫星“探测者”号研制了宽基线立体视觉系统，使“探测者”号能够在火星上对其即将跨越的几千米内的地形进行精确的定位导航。
国内，维视图像公司采用双目ccd 相机，从工业相机内参标定、镜头畸变标定、立体匹配、特征点分割处理等方面给出了详细的数学模型和算法接口。
其双目标定软件ccas 可以实现机器人导航、微操作系统的参数检测、三维测量和虚拟现实等应用。
4.发展趋势1）探索新的适用于全面立体视觉的计算理论和匹配择有效的匹配准则和算法结构，以解决存在灰度失真，几何畸变（透视，旋转，缩放等），噪声干扰，及遮掩景物的匹配问题；2）算法向并行化发展，提高速度，减少运算量，增强系统的实用性。
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像数据的多尺度特征 ,高斯卷积核是实现尺度变换
的唯一线性核 。一幅二维图像 I ( x , y) 尺度空间定
义为
L ( x , y ,σ) = G( x , y ,σ) 3 I ( x , y)
(1)
其中 G( x , y ,σ) 是尺度可变高斯函数且
第1期
邱雪娜 ,等 :基于双目视觉的移动机器人动态目标识别与定位
N i n gbo 315016 , Z hej i an g , Chi na)
Abstract : A real2time dynamic o bject recognitio n and localizatio n met hod is p resented for mo bile ro bot using binocular visio n. Firstly , t he SIF T operator is applied to o bject feat ures ext ractio n and o bject matching wit h t he disparit y feat ures of binocular visio n. Then , t he o bject area is ext racted t hro ugh regio n growing met hod. Finally , acco rding to t he binocular visio n calibratio n model , t he o bject′s locatio n is o btained. Experiment s show t hat in t he case of bot h camera moving and o bject moving , t he p ropo sed met hod can effectively recognize and locate t he dynamic o bject wit h unknown or o bscure o bject local feat ure.
Chi na; 2. I nsti t ute of A utom ation , H an g z hou D i anz i U ni versi t y , H an g z hou 310018 , Chi na; 3. Col le ge of Elect ronic an d I n f orm ation En gi neeri n g , N i n gbo U ni versi t y of Technolog y ,
Q I U X ue2na1 ,2 ,3 , L I U Fei2 , L I U S hi2ron g2 , S U N Kai2 (1. I nsti t ute of A utom ation , East Chi na U ni versi t y of S cience an d Technolog y , S han g hai 200237 ,
Key words : disparit y feat ure ; SIF T algo rit hm ; dynamic o bject recognitio n ; o bject localizatio n
动态目标识别与定位作为机器视觉领域备受关 视觉导航 、多机器人编队以及智能监控等应用领域 注的前沿课题之一 ,在目标跟踪 、选择性环境建模 、 都具有非常重要的意义[1] 。在过去的 20 多年中 ,运
(4) 关于 x 求导 , 并令等式等于零 , 就可以得到函数
D ( x) 的极值点 ^x。
^x
=-
52 D- 1 5 x2
5D 5x
(5)
则
1. 1 空间极值点坐标检测
为了有效地在尺度空间检测到稳定的关键点 ,
提出高斯差分尺度空间 (Do G scale2space) , 利用不
同尺度的高斯差分核与图像卷积生成 。
Vol . 36 No . 1 2010202
华 东 理 工 大 学 学 报 (自 然 科 学 版)
Journal of East China Universit y of Science and Technology ( Nat ural Science Edition)
3
收稿日期 :2009202226 基金项目 :国家自然科学基金项目 (60675043) ;浙江省科技计划项目 (2007C21051) ;杭州电子科技大学科研启动基金 ( KYS09150543) ;浙江省
宁波市自然基金项目 (2008A610002) 作者简介 :邱雪娜 (19782) ,女 ,浙江岱山人 ,讲师 ,博士生 ,主要研究领域为智能机器人系统 、机器视觉等 。 通讯作者 :刘士荣 , E2mail :liushirong @hdu. edu. cn
1 SIF T 算法
SIF T 算法是一种提取局部特征的算法 ,在尺度
空间寻 找 极 值 点 , 提 取 位 置 、尺 度 、旋 转 不 变 量 。
SIF T 算法的主要特点是对旋转 、尺度缩放 、亮度变
化保持不变性 ,对视角变化 、仿射变换 、噪声也保持
一定程度的稳定性[7] 。SIF T 特征提取应用在视觉
D ( x , y ,σ) =
[ G( x , y , kσ) - G( x , y ,σ) ] 3 I ( x , y) =
L ( x , y , kσ) - L ( x , y ,σ)
(3)
通过计算某采样点在每一尺度下 Do G 算子的
值 ,可以得到特征尺度轨迹曲线 。特征尺度曲线的
由于单目视觉得到的外部环境是二维信息 ,而 实际环境是三维空间 ,上述处理方法丢失了大量的 重要信息 。通过给移动机器人配置双目或多目视觉 系统构成立体视觉可以获得更多的信息 ,这样可以 重建外部环境的三维信息 ,从而更好地为机器人导
航提供更全面的信息 。文献 [ 5 ]提出了一种基于双 目视觉和激光的移动机器人目标跟踪和避障的方 法 ,其中目标跟踪主要基于颜色特征 ,再结合双目视 觉标定模型计算目标和机器人之间的距离 ,通过激 光传感器进行避障 。文献 [ 6 ]利用双目视觉信息系 统实现三维空间中运动物体实时跟踪与测距 。当运 动目标超出视野范围时 ,通过控制摄像机云台转动 搜索目标 。通过自适应背景建模法与 Camshif t 算 法用于实现运动物体的辩识与跟踪 。
定位[8 ] 、视觉里程计[9 ] 和视觉跟踪[10 ] 中 ,表现出了
较好的性能 。
SIF T 算法的本质是从图像中提取 SIF T 关键
点的过程 。算法包括 4 个步骤 : (1) 检测尺度空间极
值点 ; (2) 精确定位极值点 ; (3) 为每个关键点指定方
向参数 ; (4) 关键点描述子的生成 。尺度空间模拟图
3. 宁波工程学院电信学院 ,浙江 宁波 315016)
摘要 :提出了一种双目移动机器人实时动态目标识别与定位方法 。该算法首先采用 SIF T
( Scale Invariant Feat ures Transfo rms) 算法提取目标特征 ,并结合双目视差特征进行目标匹配 ;然
后通过区域增长方法进行目标区域的提取 ;最后结合双目视觉标定的模型对目标进行定位 。实验
105
G( x , y ,σ)
πσ 2 1 e =
- ( x2 + y2 ) / 2σ2 2
(2)
式中 : ( x , y) 是空间坐标 ;σ是尺度坐标 ,σ值越小 ,
则表征该图像被平滑得越少 , 相应的尺度也越小 。
大尺度对应于图像的概貌特征 , 小尺度对应于图像
的细节特征 。
D ( x) = D ( x , y ,σ) 就是 Do G 计算得到的结果 。对式
文献[ 3 ]提出了一种基于单目视觉和激光传感 器的目标跟踪和避障算法 ,用单目视觉进行目标跟 踪 ,根据目标在图像中的位置来控制机器人的运动 方向 ,利用激光探测物体的距离 ,采用动态目标势场 法进行避障 。但遇到目标和障碍物都在前方的情况 时 ,机器人不能有效地进行避障 。另外 ,此方法也没 有利用移动机器人与目标之间距离的远近来调整本 体的运动速度 。文献 [ 4 ]在移动机器人上装备一个 云台摄像机 ,先通过连续几帧图像的边缘检测补偿 摄像机的运动 ,再通过帧间差分法进行运动区域的 提取 ,最后在运动区域中 ,结合目标特征集和运动信 息确定运动目标 。但是这里的跟踪只是视频上的跟 踪 ,让目标尽量保持在图像的中心 ,而不是机器人真 正意义上的跟踪目标 。因为云台摄像机只是一个单 目摄像机 ,不能给出目标的深度信息 。
结果表明 :该方法在摄像机运动2目标运动情况下 ,能对局部特征未知或特征不明显的动态目标进
行有效的识别与定位 。
关键词 :视差特征 ; SIF T 算法 ; 动态目标识别 ; 目标定位
中图分类号 : TP391
文献标志码 :A
Dynamic Object Recognition and Localization of Mobile Robot Based on Binocular Vision
虽然国内外许多学者对基于视觉的移动机器人 目标识别与跟踪做了很多研究 ,而且也提出了很多 优秀的方法 ,但是这些算法大部分是针对某些特定 的动态目标 ,或是针对某些特定的工作环境 ,还存在 一定的不足 。本文提出了一种基于双目视觉的移动 机器人的动态目标识别与定位方法 ,结合 SIF T 算 法 、视差特征和区域增长方法 ,把目标检测 、识别与 定位融为一体 。该方法不需要动态目标的先验特征 信息 ,适用于特征未知或没有明显颜色特征和其他 局部特征的运动目标的识别与定位 ,而且 SIF T 特 征具有旋转 、尺度 、亮度不变性 ,对摄像机运动2目标 运动模式下的目标识别 、定位非常有效 。目标特征 匹配和目标区域提取结合了双目视觉的视差特征 , 在不增加算法计算量和复杂度的同时 ,提高了目标 识别和定位的精确性 ,为机器人运动目标检测 、识别 与定位提出了一种新的方法 ,并在物理实验上验证 了该方法的有效性 。