基于移动机器人听觉–视觉的目标人定位
基于嵌入式系统的室内移动机器人定位与导航
基于嵌入式系统的室内移动机器人定位与导航一、概述随着科技的快速发展，室内移动机器人已成为智能家居、物流运输、医疗护理等领域的重要组成部分。
要实现机器人的高效、准确运作，其定位与导航技术至关重要。
基于嵌入式系统的室内移动机器人定位与导航技术，通过集成传感器、控制算法和路径规划算法，使机器人能够在复杂的室内环境中实现自主定位与导航。
嵌入式系统作为机器人的核心部分，具备体积小、功耗低、实时性强等特点，能够满足机器人对于硬件资源的需求。
通过集成多种传感器，如激光雷达、超声波传感器、摄像头等，机器人可以获取环境中的距离、障碍物、图像等信息，为定位与导航提供丰富的数据支持。
在定位方面，基于嵌入式系统的室内移动机器人可以采用多种技术，如SLAM（同时定位与地图构建）、惯性导航、WiFi指纹定位等。
这些技术各有优缺点，可以根据具体应用场景进行选择和优化。
通过实时获取机器人的位置信息，可以实现对机器人的精确控制。
在导航方面，嵌入式系统可以根据定位信息以及预设的目标位置，结合路径规划算法，为机器人规划出最优的行驶路径。
同时，机器人还需要具备避障功能，能够在遇到障碍物时及时调整行驶方向，确保安全到达目的地。
基于嵌入式系统的室内移动机器人定位与导航技术是实现机器人自主化、智能化的关键。
通过不断优化算法和硬件设计，可以提高机器人的定位精度和导航效率，为各领域的应用提供更加便捷、高效的解决方案。
1. 嵌入式系统概述及其在机器人技术中的应用嵌入式系统，作为一种专用的计算机系统，被设计用于执行特定的控制、监视或辅助功能。
它通常嵌入在设备或系统内部，是设备智能化、自动化的核心所在。
嵌入式系统结合了硬件和软件，具有体积小、功耗低、实时性强、可靠性高等特点，因此广泛应用于各种领域，如智能家居、医疗设备、航空航天以及机器人技术等。
在机器人技术中，嵌入式系统发挥着举足轻重的作用。
嵌入式系统为机器人提供了强大的计算和控制能力。
通过嵌入式处理器和相应的算法，机器人能够实时地处理传感器数据、执行复杂的运动控制任务，并实现自主导航和定位。
一种基于机器人听觉的多声源跟踪策略
一种基于机器人听觉的多声源跟踪策略
郝为民;吕晓玲
【期刊名称】《河北工业大学学报》
【年(卷),期】2009(038)005
【摘要】针对多运动声源跟踪问题,提出了一种将波束形成算法和卡尔曼滤波相结合的多运动声源跟踪策略.采用波束形成算法对空间声能量进行搜索计算目标可能的方位,通过不同窗长的并行卡尔曼滤波器预测目标各自在下一时刻的方位,从而获得目标的同一性.仿真与在室内环境下的实际运行结果验证了该方法的有效性.【总页数】4页(P28-31)
【作者】郝为民;吕晓玲
【作者单位】河北工业大学,机械工程学院,天津,300130;河北工业大学,机械工程学院,天津,300130
【正文语种】中文
【中图分类】TP24
【相关文献】
1.机器人听觉定位跟踪声源的研究与进展 [J], 李从清;孙立新;戴士杰;李洙梁
2.基于机器人听觉的声源定位策略 [J], 吕晓玲;张明路
3.基于机器人听觉-视觉系统的声源目标定位 [J], 陈涛;张明路;付灵丽
4.一种基于小脑模型关节控制器评论-策略家的机器人跟踪控制算法 [J], 李鑫;陈薇;董学平;陈梅;蒋琳
5.移动机器人基于改进粒子滤波的声源目标跟踪研究 [J], 祖丽楠;张玉朋
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基于机器人听觉的声源定位策略
关 键词 ： 机器人听觉 ； 声源定位； 传声器阵列； 时延
中图分类 号 ： Ｐ ４ Ｔ ２ 文献标 识码 ： Ａ 文章 编号 ：０ ４— ６ ９ ２ １ ）４— ５ ８— ４ １０ １ ９ （ ０ ０ ０ ０ １ ０
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随着 各 国对 国家 安 全 、 会 治安 等 公 共 事业 的 社
机器人视觉定位原理
机器人视觉定位原理
机器人视觉定位是指机器人利用摄像头、激光雷达等传感器获取周围环境信息，并处理相关算法，将机器人所在位置与目标位置进行比对，最终确定机器人的精确位置和姿态信息的过程。
机器人视觉定位的原理主要包括以下几个方面：
1.传感器获取环境信息：机器人首先需要通过传感器获取周围环境的信息，例如摄像头可以获取到环境中的图像信息，激光雷达可以获取到环境中的物体距离以及形状等信息。
2.图像预处理：机器人需要对获取到的图像信息进行预处理，例如去除噪声、进行滤波、图像增强等，以便后续的图像分析。
3.视觉特征提取：机器人需要从预处理后的图像中提取出有用的视觉特征，例如物体的边缘、角点、色彩等，这些特征可以用来描述目标物体的形状、大小、位置等信息。
4.匹配算法：机器人需要将提取出来的视觉特征与已知目标物体的特征进行匹配，以确定机器人的位置和姿态。
5.反馈控制：机器人根据匹配结果进行反馈控制，调整自身位置，从而实现目标物体的精确定位。
总的来说，机器人视觉定位是一项复杂的技术，需要借助传感器、图像处理、特征提取和匹配算法等多个方面的知识支持，但是它可以广泛应用在工业、军事、医疗等多个领域，具有很大的应用前景。
- 1 -。
机器人视觉导航与定位技术综述
机器人视觉导航与定位技术综述第一章：引言随着技术的进步和应用的推广，机器人在各个领域发挥着越来越重要的作用。
其中，视觉导航与定位技术是机器人感知和认知环境的关键能力之一。
本文将综述机器人视觉导航与定位技术的基本概念、主要方法和应用领域。
第二章：机器人视觉导航技术2.1 视觉传感器视觉导航技术的核心是对环境的感知和识别。
视觉传感器是机器人获取视觉信息的重要设备，常用的视觉传感器包括摄像头、激光雷达等。
摄像头可以通过图像采集和处理，得到环境的视觉信息。
激光雷达则可以获取环境的距离信息，通过扫描建立环境的三维模型。
2.2 环境地图构建机器人导航过程中，需要对环境进行建模和表示。
环境地图构建是将机器人获取的感知数据整合成一个可以被机器人读取和理解的形式。
环境地图可以基于图像、点云等数据进行构建，常用的地图表示方法有栅格地图、拓扑地图和语义地图等。
2.3 机器人定位方法机器人在导航过程中需要知道自身的位置，机器人定位就是确定机器人在地图中的位置和姿态。
常见的机器人定位方法有激光雷达SLAM、视觉SLAM和里程计等。
激光雷达SLAM利用激光雷达获取环境的三维信息，通过建立地图和机器人的路径来实现定位。
视觉SLAM则通过计算机视觉算法来实现机器人的自主定位。
里程计是利用编码器测量机器人轮子的转动来进行定位。
第三章：机器人视觉导航与定位应用领域3.1 无人驾驶无人驾驶技术是机器人视觉导航与定位应用的一个典型领域。
通过车载摄像头和激光雷达等传感器，结合导航算法，实现车辆的自主导航和定位。
3.2 室内导航机器人室内导航机器人广泛应用于医院、办公楼等室内环境。
机器人可以通过搭载摄像头和激光雷达等传感器，利用视觉导航技术实现自主导航和定位，为用户提供导航和服务。
3.3 工业自动化在工业领域，机器人的视觉导航与定位技术也得到了广泛应用。
机器人可以通过视觉传感器获取工作场所的信息，实现智能导航和定位，提高生产效率和产品质量。
机器人视觉定位原理
机器人视觉定位原理
机器人视觉定位原理是一种基于图像处理和计算机视觉技术的方法，用于确定机器人在空间中的位置和姿态。
该原理主要包括以下步骤：
1. 图像获取：机器人通过摄像头或激光雷达等传感器获取环境中的图像数据。
2. 特征提取：通过图像处理算法，从图像中提取出关键的特征点或特征线，如边缘，角点等。
3. 特征匹配：将提取到的特征与地图或参考图像中的特征进行匹配，找到对应的关联点。
4. 姿态估计：通过匹配的关联点，计算机器人相对于地图或参考图像的位置和姿态。
5. 定位更新：根据姿态估计的结果，更新机器人的位置和姿态信息。
6. 误差补偿：考虑到传感器误差和环境噪声等因素，采用滤波算法对定位结果进行补偿，提高定位的准确性和鲁棒性。
机器人视觉定位原理的关键在于特征的提取和匹配过程。
通过选择合适的特征提取算法和匹配算法，可以实现对不同环境下的机器人位置和姿态的快速精确定位。
这项技术在机器人导航、机器人足球、无人驾驶等领域具有重要的应用价值。
智能机器人的感知与定位技术实现分析
智能机器人的感知与定位技术实现分析随着人工智能领域的飞速发展，智能机器人正逐渐成为现实生活中的一部分。
智能机器人能够感知和理解环境，并准确地定位自身位置，这是实现其自主导航和执行任务的关键。
本文将从感知和定位两个方面，探讨智能机器人的技术实现方法。
一、感知技术智能机器人的感知技术包括视觉感知、声音感知、触觉感知等多种方式，使机器人能够感知周围环境的信息。
1. 视觉感知视觉感知是智能机器人获取环境信息最常用的方法之一。
机器人通过安装摄像头等感知器件，利用图像处理算法来识别和理解环境中的物体、人和场景。
例如，通过图像识别技术，机器人可以识别人脸、数字、文字等，并执行相应的任务。
2. 声音感知声音感知使智能机器人能够通过声音信号来感知环境。
机器人通常使用麦克风等感知器件来采集声音，并通过音频处理算法来识别和理解语音指令或环境中的声音信号。
这种技术使得机器人可以与用户进行语音交互，识别并执行口头命令。
3. 触觉感知触觉感知技术使机器人能够感知物体和环境的力量、压力和接触信息。
智能机器人通过搭载触觉传感器等器件，能够精确地感知和识别物体的形状、硬度和温度等特征。
利用这些信息，机器人可以避免碰撞、抓取物体和执行其他与触摸相关的任务。
二、定位技术在智能机器人的实现过程中，确定机器人在环境中的位置信息至关重要。
通过定位技术，机器人能够精确地了解自身所处的位置和方向，从而进行自主移动和执行任务。
1. 视觉定位视觉定位是智能机器人利用图像信息进行定位的一种方法。
机器人通过摄像头等感知器件采集图像，并基于图像处理技术进行特征提取和匹配，从而确定自身的位置和方向。
视觉定位适用于有明显视觉标识的环境中，例如使用二维码、标志物或特定图案进行定位。
2. 惯性导航惯性导航是一种通过测量机器人自身的重力加速度和角速度来推算位置和方向的定位技术。
智能机器人通常搭载陀螺仪、加速度计等惯性传感器，通过采集和处理传感器数据，计算机器人相对于初始位置的运动量。
机器人视觉系统的目标识别与位置定位研究
机器人视觉系统的目标识别与位置定位研究简介：机器人视觉系统的目标识别与位置定位是目前机器人研究领域的一个重要课题。
随着机器人在各个领域的应用不断扩大，对于机器人具备准确高效的目标识别与位置定位能力的需求也日益增加。
本文将从目标识别和位置定位两个方面进行研究探讨，并介绍目前的研究现状和未来发展的趋势。
一、目标识别目标识别是机器人视觉系统中的关键技术之一。
它是指机器人通过对输入图像或视频进行分析和处理，识别出图像中感兴趣的目标物体。
目标识别技术具有广泛的应用领域，如工业自动化、无人驾驶汽车、医疗辅助等。
目前，目标识别技术主要包括传统的图像处理方法和基于深度学习的方法两种。
1. 传统的图像处理方法传统的图像处理方法主要利用图像的颜色、纹理、边缘等特征进行目标识别。
通过提取图像中的特征并利用分类算法进行识别，如SVM、Boosting等。
然而，这种方法在复杂背景、遮挡等情况下容易受到影响，对于目标物体的变形、光照变化等也较为敏感。
2. 基于深度学习的方法近年来，基于深度学习的方法在目标识别中取得了巨大的突破。
它利用深度神经网络对图像进行端到端的学习和特征提取，较好地解决了传统方法的问题。
例如，卷积神经网络（CNN）在图像分类和目标检测任务中取得了显著的成果。
借助于大规模标注的数据集和强大的计算能力，深度学习方法在大多数视觉任务中都达到了甚至超过人类的识别性能。
二、位置定位位置定位是机器人导航和路径规划的基础，也是实现机器人自主行动的关键。
它是指机器人通过感知周围环境，并准确定位自身位置的过程。
目前，机器人位置定位主要分为基于传感器的定位和基于地图的定位两种方法。
1. 基于传感器的定位基于传感器的定位主要利用机器人安装的各种传感器，如摄像头、激光雷达、惯性测量单元等，获取环境信息，并通过传感器数据进行自我定位。
例如，通过摄像头获取环境图像，利用视觉里程计或SLAM算法进行机器人的位姿估计。
但该方法容易受到环境光照变化、传感器噪声等因素的影响，导致定位精度下降。
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。
移动机器人中的导航与定位技术研究
移动机器人中的导航与定位技术研究导言：移动机器人是现代智能技术的重要应用领域之一。
导航与定位技术是移动机器人实现自主行动和任务完成的关键。
本文将介绍移动机器人中的导航与定位技术的研究现状、挑战以及未来发展方向。
一、导航技术概述导航技术是移动机器人能够在未知或部分未知环境中自主行动的基础。
传统的导航技术主要依靠地图和路径规划算法实现。
然而，在复杂的室内环境或者无人工智能指导的情况下，这些方法可能显得不够实用。
因此，现代导航技术侧重于感知、学习和适应能力的提升。
二、定位技术概述定位技术是移动机器人获取自身位置信息的关键。
1. GPS定位：GPS定位是目前最常用的定位技术之一。
然而，在室内环境或无人导航系统的情况下，GPS信号可能受到干扰或无法获得，因此需要其他定位技术的支持。
2. 视觉定位：视觉定位是指通过图像处理和计算机视觉技术获取机器人位置信息的方法。
这种方法可以通过摄像头或激光雷达获取机器人周围环境，从而实现定位。
3. 惯性定位：惯性定位是通过惯性传感器（如陀螺仪和加速度计）获取机器人运动信息，并结合数学模型计算机器人位置的方法。
惯性定位技术具有较高的精度和实时性，对于室内环境下的短距离移动尤为适用。
三、移动机器人导航与定位技术研究挑战尽管导航与定位技术在过去几十年里取得了巨大的进展，但在复杂和未知环境下，仍然存在一些困难和挑战。
1. 感知和环境认知：移动机器人需要准确感知周围环境，包括障碍物、地图和其他机器人。
同时，机器人还需要理解这些信息并作出相应的决策。
2. 精确的定位：在未知环境下，定位的精确性是导航和路径规划的基础。
因此，开发高精度的定位技术是一个关键问题。
3. 鲁棒性和适应性：移动机器人需要具备鲁棒性和适应性，以适应不同环境、场景和任务需求。
这对算法和系统设计提出了更高的要求。
四、未来发展方向随着人工智能技术的快速发展，移动机器人导航与定位技术也将得到进一步改进和完善。
1. 强化学习：利用强化学习方法，使机器人能够通过试错和学习提高导航能力。
《移动机器人》课件-第6章 移动机器人定位
传感器动态性能还需提高，地图 存在累积误差
12
6.2 同时定位与建图
SLAM问题可以描述为： 移动机器人从一个未知的位置出发，在不断运动过程中根据自身位姿估计和传感 器对环境的感知构建增量式地图，同时利用该地图更新自己的定位。 定位与增量式建图融为一体，而不是独立的两个阶段。
13 移动机器人
6.2 同时定位与建图
移动机器人
三维正态分布曲线
6.3.2 NDT算法
6.3.2 NDT算法
移动机器人
6.3.2 NDT算法
移动机器人
6.3.2 NDT算法
相对于ICP需要剔除不合适的点对（点对距离过大、包含边界点的点对）的 缺点，NDT算法不需要消耗大量的代价计算最近邻搜索匹配点，并且概率密度函 数在两幅图像采集之间的时间可以离线计算出来；
Cartographer的核心内容是融合多传感器数据的局部子图创建以及闭环检测 中的扫描匹配。该方案的不足是没有对闭环检测结果进行验证，在几何对称的环 境中，容易引起错误的闭环。
移动机器人
6.3 基于激光雷达的定位方法
激光雷达点云数据是由一系列空间中的点组成的，属于稀疏点云。 点云处理的关键在于点云的配准，是通过点云构建完整场景的基础。 目前常用的配准方法有ICP算法和 NDT算法。 典型的基于激光雷达的定位方法主要有：Gmapping、Hector SLAM和
6.1 定位
（2）绝对定位 原理：确定移动机器人在全局参考框架下的位姿信息。 特点：不依赖于时间和初始位姿，没有累积误差问题，具有精度高、可靠性
强等特点。 采用导航信标、主动或被动标识、地图匹配、全球定位系统、超声波、激光、
卫星、WiFi、射频标签、蓝牙、超宽带、计算机视觉等定位方法，属于绝对定位 范围。
基于目标检测的移动机器人视觉导航研究与应用
基于目标检测的移动机器人视觉导航研究与应用随着人工智能技术的不断发展，移动机器人在不同领域的使用也越来越广泛。
其中，基于目标检测的移动机器人视觉导航技术在工业、医疗、家庭服务等多个领域都有着广泛的应用前景。
一、基本原理基于目标检测的移动机器人视觉导航技术主要包括以下几个步骤：1. 图像采集：移动机器人通过搭载相机等设备采集环境中的图像信息。
2. 物体检测：采集到的图像数据通过目标检测算法，对环境中的物体进行识别和分类。
3. 地图构建：通过物体检测算法识别出的物体信息，建立环境地图。
4. 路线规划：机器人通过对地图的分析，规划最优路径。
5. 智能控制：移动机器人根据设定的路线进行智能控制，实现对目标的导航和追踪。
二、技术应用基于目标检测的移动机器人视觉导航技术在许多领域都有着广泛的应用，以下是其中几个具体的案例。
1. 工业领域在工业场景中，可以通过部署移动机器人，对产品进行自动化检测和分类。
通过视觉导航技术，可以对机器人进行自主导航和路径规划，减少因操作人员失误而导致的质量问题。
2. 医疗领域在医疗场景中，移动机器人可以协助医护人员进行各种任务，如搬运药品、检测病人体温等。
通过视觉导航技术，机器人可以自主地寻找目标物品或者运送目标物品到指定地点，减轻医护人员的工作负担。
3. 家庭服务领域在家庭服务场景中，移动机器人可以实现自动化的清洁和家庭物品搬运等任务。
通过视觉导航技术，机器人可以自主地识别居住环境中的各种物品，快速准确地定位和导航到目标位置。
三、发展趋势随着研究的不断深入，基于目标检测的移动机器人视觉导航技术也在不断发展。
以下是未来几年该技术可能会朝着的方向。
1. 多模态教学在加强数据标注的基础上，将多种传感器融合到一起，使机器人可以锐利地感知周围环境，快速实现自主导航。
同时将模型迁移式学习进行深度学习。
这种模型不仅可以从标注数据中学习，还可以从通过合成技术生成的数据中进行学习。
2. 自适应机器人导航移动机器人在不同环境中的导航任务有着不同的要求，因此，未来的开发重点将主要是提高机器人在不同环境中的通用性和自适应性。
机器人视觉系统中的目标跟踪算法设计与实现
机器人视觉系统中的目标跟踪算法设计与实现引言：随着机器人技术的不断发展，机器人的应用范围也越来越广泛。
视觉系统作为机器人智能感知的重要组成部分，扮演着获取环境信息、进行目标识别与跟踪的重要角色。
本文将着重介绍机器人视觉系统中目标跟踪算法的设计与实现，包括基本原理、常用算法以及优化方法等内容。
一、目标跟踪算法的原理和分类1.1 目标跟踪的基本原理目标跟踪是指通过对视频序列中的目标进行连续观察和分析，实时地获取其运动和状态信息。
其基本原理是根据目标在连续帧中的相似特征进行匹配和追踪，从而实现目标的持续跟踪。
1.2 目标跟踪算法的分类目标跟踪算法可以按照不同的特征和方法进行分类。
常见的分类方式包括：（1）基于颜色特征的跟踪算法：通过提取目标在图像中的颜色信息，利用颜色的一致性对目标进行跟踪。
（2）基于形状特征的跟踪算法：通过提取目标的形状信息，利用形状的几何特性对目标进行跟踪。
（3）基于纹理特征的跟踪算法：通过提取目标在图像中的纹理信息，利用纹理的连续性对目标进行跟踪。
（4）基于深度学习的跟踪算法：通过利用深度学习模型进行特征提取和目标跟踪，具有较好的鲁棒性和准确性。
二、常用的目标跟踪算法2.1 基于卡尔曼滤波的目标跟踪算法卡尔曼滤波是一种用来估计系统状态的最优递归滤波器，被广泛应用于目标跟踪领域。
其通过对目标的状态进行动态估计和预测，结合观测数据对目标进行跟踪。
2.2 基于粒子滤波的目标跟踪算法粒子滤波是一种基于概率的非线性滤波方法，可以有效处理目标在复杂背景下的跟踪问题。
其通过生成一组随机粒子来描述目标的状态空间，并通过不断更新粒子的权重，最终实现对目标的跟踪。
2.3 基于相关滤波的目标跟踪算法相关滤波是一种基于模板匹配的目标跟踪方法，它通过计算目标区域与模板之间的相关性来进行目标的跟踪。
常见的相关滤波算法包括均值偏移跟踪、核相关滤波器等。
三、目标跟踪算法的优化方法3.1 多特征融合目标跟踪算法的性能受到多种因素影响，如目标形变、遮挡、光照变化等。
移动机器人听觉定位技术研究
Ｏ前 言
上安 装 了简 易的听觉系统 ，然而 由于硬件 的限制 ，它们
自主移动机器人作 为面 向复杂应用背景 的智能个体 ， 所 能实现 的功 能非常有 限，但 这却为今后机器 人人工听 所 面临的是一个 多模式信 息呈现 的世界 ，各种 应用环境 觉的研 究打 开了广 阔的研 究前 景 。１９ 年 ，日本会津 大 ９９ ｉ ｕ ｎ ［ ４ 等人研发 出一种装载有实时声源定位系 都具有相 应的信息处理 系统及 信息获取方式 ，这样才 能 学 的Ｊ ｅ Ｈ ａ ｇ １
提 高 了机器人 的工作效率 。但视觉 感知受视线和 能见度 究开始采 用多个麦 克风 ，如 日本 索尼公 司研 制 的Ｑ Ｉ Ｊ ＲＯ 的限制 ，在光线条件较 差或者障碍物 阻挡 的情 况下 ，视 Ｓ Ｒ ４ Ｉ 型 号的机器人 安装 了 由７ 麦克风 构成 的听觉 Ｄ一 Ｘ Ｉ 个 觉感知就会 失效 。在这种情况 下 ，听觉 系统作 为人类感 系统 。除此之 外 ，人 工听觉 的研 究还可 应用 于机器人 Ｊ 官的重要组成 部分 ，为机 器人感知技术 的研究提供 了新 群体 ，美 国爱达荷 州国家工程 与环 境实验室通过使机 器
由于声源定位 技术在移动机器人和通信 等领域有着 器 信 息 融 合 等 。 ２ １声音信 息的获取 ． 通常 ，声音信息靠传 声器获 取 。人 的耳朵 可实现对
器人听觉作为一个研 究主题 ，并从声源定位 、声源 分离、 声音信 息 的跟踪 、定位和识别 ，它 的原理 是通 过两耳 间 语 音识别等角度 进行讨论 。 Ｊ 存在 的时间差 、声级差来实现 的。仿造人耳 的听觉系统 ，
的 思路 。
人 同时具 备听觉和发 声两种能 力，来实现 相互 间的隐式
声源 定位技 术正是通过对人 耳听觉 机制的模拟 ，利 通信 。 用 声学传感装置接 收声波 ，再通过 电子装置将声信 号进
移动机器人视觉导航算法的研究与设计的开题报告
移动机器人视觉导航算法的研究与设计的开题报告一、选题的背景及意义近年来，随着移动机器人的快速发展，人们对其功能的需求也越来越高。
移动机器人视觉导航算法是指移动机器人在运动过程中运用视觉传感器所采集的信息实现自主导航。
其在机器人探测、物流、清洁、安保等领域中具有广泛的应用，并且未来有着更为广阔的发展前景。
因此，研究移动机器人视觉导航算法的实现及其优化具有重要的理论和实践意义。
二、选题的目的和内容本论文旨在研究并设计一种移动机器人视觉导航算法，实现移动机器人在运动过程中的自主导航。
本文的研究内容包括：1.对现有移动机器人视觉导航算法进行分析和总结。
2.研究移动机器人视觉导航算法的工作原理和基本实现方法，并建立算法数学模型。
3.设计一种基于视觉传感器的机器人位置估计算法，实现机器人的精确定位和追踪。
4.研究移动机器人路径规划算法，设计一种基于局部最优化和全局优化的路径规划算法。
5.设计移动机器人控制模块，实现机器人的动态控制，使其能够遵循规划的路径进行移动。
三、选题的方法和技术路线本论文采用了理论分析和实验对比等方法。
首先，对现有移动机器人视觉导航算法进行分析和总结，以掌握其基本实现方法和优缺点。
然后，研究视觉传感器的原理及其在机器人自主导航中的应用，确定技术实现路线。
接着，根据研究结果，建立算法数学模型。
然后，设计一种机器人位置估计算法和路径规划算法，并实现算法验证。
最后，设计移动机器人控制模块，实现机器人的动态控制，使其能够遵循规划的路径进行移动。
四、可行性分析随着科技的不断进步，越来越多的高精度、高速度、低成本的视觉传感器被广泛应用于移动机器人中。
本文研究的移动机器人视觉导航算法是基于现有视觉传感器技术、机器人控制理论和路径规划算法，因此其技术可行性较高。
同时，本论文将对算法的性能进行实验对比验证，对研究结果具有较高的可靠性和实用性。
五、预期的研究成果通过本论文的研究，预期达到以下成果：1.总结现有移动机器人视觉导航算法，明确其优缺点和应用场景。
浅谈移动机器人视觉识别定位技术
浅谈移动机器人视觉识别定位技术姓名：杜翼班级：机设应08-01 学号：2008543000摘要：视觉识别定位技术是移动机器人最重要的技术之一，针对移动机器人所处的不确定环境和自身状态的不可测性，研究与开发机器人视觉识别定位技术应用而生。
本文系统综述了移动机器人的视觉识别定位技术，对其中的仿人视觉的图像搜索与跟踪，信标匹配与优化选择，基于视觉的多机器人协作定位等进行了较详细的原理分析。
同时对智能机器人导航技术的发展趋势和存在的问题作了进一步的阐述．关键词：定位技术智能机器人仿真分析需求0 引言定位技术是自主导航智能机器人应具备的基本功能．是智能机器人能否实现自由导航的基础。
理想的智能机器人应具有以下能力：当处于一个未知的、复杂的、动态的非结构环境中，并且在没有人干预的情况下，通过感知环境，能够到达期望的目的地，同时应尽量减少时间或能量的消耗等。
视觉定位方法是近年来发展起来的一种先进的定位方法. 利用摄像机摄取包含信标的图像信息, 经图像处理提取并识别信标, 再根据信标的先验知识,计算出传感器在环境中的位姿. 当传感器与载体的位置关系已知时, 则载体在这个环境中的位置和方向就可以同时计算出来. 如果这种位姿数据可以实时在线计算, 就满足了移动状态下的自主定位.1视觉定位识别系统与方法机器人视觉系统正如人的眼睛一样, 是机器人感知局部环境的重要“器官”, 同时依此感知的环境信息实现对机器人的导航. 机器人视觉信息主要指二维彩色CCD 摄像机信息, 在有些系统中还包括三维激光雷达采集的信息。
图像处理, 其难点在于如何保证定位系统设计功能实现的前提下具有实时性和鲁棒性. 根据三角定位原理,视觉信息定位导航要求视觉图像处理能够正确快速的提取和识别图像中的信标。
视觉图像处理方法的优劣是能否实现快速准确视觉定位计算的关键.1.1仿人视觉的图像搜索与跟踪人类的视觉系统在进行目标搜索和跟踪时, 具有这样一个特性:初始阶段, 人眼对所能看见的范围进行大致的目标搜索和识别, 然后将注意力集中到感兴趣物体的细节上, 当人所感兴趣的目标发生运动时, 人眼注意力将完全集中到目标上, 对于目标之外的物体, 并不注意。
“移动机器人定位与导航”课程教学大纲
课程目标
毕业要求 2 3 6 12
1.理解移动机器人定位与导航的基本原理及其应用，国内外移 0.4 0.3 0.3 0.2
动机器人定位与导航研究和应用的最新进展。
2.使学生能使用定位和导航处理方法，掌握机器人运动、导航、 0.3 0.4 0.2 0.2
路径规划问题的求解方法。
3.培养学生熟悉机器人运动、智能无人驾驶、自主导航等相关
“移动机器人定位与导航”课程教学大纲（质量标准）
课程名称
移动机器人定位与导航
英文名称
Positioning and Navigation Technology of Mobile Robots
课程编号
080719
开课学期
六
课程性质
专业限选课
课程属性
必修课
课程学分
3
适用专业
机器人工程
课程学时 总学时：48； 其中理论学时：32 实验实践学时：16 上机学时：0
学历，具有讲师以上技术职称；
2.具有高校教师资格证书；
3.具备相关项目经验教师优先考虑。有扎实的数学理论基础和编程经验，关注
本学科的发展趋势，能将人工智能、模式识别新理论补充进课程； 师资标准
4.熟悉高等教育规律，有一定的教学经验，具备一定专业建设能力，能遵循应
用型本科的教学规律，正确分析、设计、实施及评价课程；
知识要点：EKF-SLAM 算法过程，EKF-SLAM 仿真实现。
学习目标：掌握导航与定位方法：在仿真环境下实现移动机器人自主。
授课建议：本部分计划 2 学时，授课方式采用仿真实例授课。
实验二：基于 UKF-SLAM 改进算法的仿真实验（目标 1，目标 2，目标 3，目标 4）
机器人视觉定位原理
机器人视觉定位原理机器人视觉定位原理是指通过机器人自身搭载的一系列视觉传感器，利用计算机视觉技术来获取环境中的图像信息，并通过处理和分析这些信息来确定机器人在环境中的位置和姿态。
其原理主要包括视觉传感器的工作原理、图像获取与处理、特征提取与匹配、姿态估计与定位等方面。
视觉传感器是机器人视觉定位的基础，常用的例如摄像头、激光雷达等。
摄像头是机器人获取视觉信息的主要设备，其工作原理是将光学信号转化为电信号，通过逐行或逐帧扫描，将环境中的图像信息转化为数字信号。
激光雷达则是通过发射激光束，利用其与目标物体的反射信号来获取目标物体的距离、角度等信息。
图像获取与处理是机器人视觉定位的重要环节。
机器人通过视觉传感器获取到的图像经过预处理，包括去噪、亮度和对比度调整等，以提高图像质量和准确性。
接着，通过图像处理技术，对图像进行分割、特征提取等操作，以便后续的定位与识别。
特征提取与匹配是视觉定位的核心。
机器人通过对图像进行特征提取，寻找出具有鲁棒性和唯一性的特征点或特征描述子，例如角点、边缘、SIFT特征等。
这些特征点或特征描述子能够表征图像中的某些显著信息。
然后，通过与地图中的特征进行匹配，找到图像中的对应点，从而确定机器人所处位置。
匹配算法包括最近邻搜索、RANSAC算法等。
姿态估计与定位是机器人视觉定位的最终目标。
机器人通过匹配得到的特征点的二维位置和地图中对应特征点的三维坐标，通过三角测量等方法得到机器人相对于地图的位置和姿态信息。
常用的姿态估计算法有Bundle Adjustment、PnP 等。
除了上述原理，机器人视觉定位还可以结合其他传感器，如激光雷达、里程计等，以提高定位的精度和鲁棒性。
激光雷达可以提供丰富的地图信息和准确的距离数据，有助于提高机器人的定位精度。
里程计则通过测量机器人轮子的转动角度和里程数来估计机器人的运动信息，从而辅助视觉定位。
同时，机器人视觉定位还可以利用滤波算法（如扩展卡尔曼滤波器）进行数据融合，提高定位的鲁棒性和精度。
基于人工智能的机器人视觉导航算法研究
基于人工智能的机器人视觉导航算法研究摘要：人工智能在机器人技术中的应用越来越广泛。
机器人视觉导航是指机器人通过摄像机感知环境，并利用视觉信息进行路径规划和导航。
本文旨在研究基于人工智能的机器人视觉导航算法，探讨其在实际应用中的潜力和挑战。
1. 引言机器人视觉导航是机器人感知和移动技术的重要组成部分。
传统的导航算法通常基于传感器数据和运动规划，但在复杂环境中的导航效果有限。
在人工智能的发展下，利用深度学习和计算机视觉技术可以实现更精确和智能的机器人导航。
2. 机器人视觉感知机器人视觉感知是机器人导航的基础。
通过搭载摄像机和传感器，机器人可以获取周围环境的图像和深度信息。
利用深度学习技术，机器人可以从图像中识别不同物体、障碍物和地标。
这些信息可以用于生成场景地图，并且为机器人导航提供可靠的参考。
3. 机器人导航路径规划路径规划是机器人导航的关键问题。
基于人工智能的机器人视觉导航算法可以通过分析场景图像和深度信息，生成避开障碍物的最短路径。
传统的路径规划算法通常基于静态环境地图，而基于人工智能的算法可以实时更新地图，并根据实际情况做出调整，从而更好地适应复杂的导航环境。
4. 机器人导航决策控制导航决策控制是机器人导航的关键问题之一。
机器人需要根据感知到的环境信息和目标位置，做出合适的导航决策。
基于人工智能的机器人视觉导航算法可以通过学习和推断，使机器人能够理解场景和动态物体的语义信息，并做出智能的决策。
例如，机器人可以通过视觉感知判断交通灯的状态，以便在道路上安全行驶。
5. 实际应用和挑战基于人工智能的机器人视觉导航算法在实际应用中有广阔的前景。
例如，它可以用于自动驾驶汽车、无人机、智能家居等领域。
然而，实际应用中仍然存在一些挑战。
首先，算法的可靠性和实时性需要进一步提高。
其次，机器人在复杂环境中的感知和决策能力仍然有待提高。
此外，机器人的数据隐私和安全问题也是需要考虑的重要因素。
6. 结论基于人工智能的机器人视觉导航算法是机器人技术发展的重要方向。
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本文采用广义互相关算法(GCC)[8]作为时延估计 算法。
x j t 为：
麦克风 i 和 j 在 t 时刻接收到的信号幅值 xi t 和
xi t i s t i ni t
(1) (2)
x j t j s t j n j t
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两信号的广义互相关函数[7]可表示为：
g Rij 0 ij Gij e j d π
(5)
式 5 中 ij 为加权函数，本文加权函数为
ij 1 Gij ，在频域乘以加权函数可以削弱噪
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基于移动机器人听觉–视觉的目标人定位
源定位进行了研究。用到的麦克风阵列是十四通道 的，声源定位方法是多重信号分类方法(MUSIC)。 国内邵怀宗等[4]基于麦克风均匀圆阵，采用改进 的 MUSIC 算法对近场声源进行定位。顿向明等人[5] 用五元麦克风阵列和改进的时延估计算法来定位储 罐内爬壁机器人的位姿。 15 m 内该系统定位距离误差 在 12 cm 内，方向角误差在 15˚以内。 在上述声源定位方法中，五元麦克风阵列和十四 通道阵用到的麦克风阵元数量较多，不便在家用机器 人上安装。采用八通道麦克风阵列和正四面体结构可 获得较高的定位精度，但对机器人上的安装空间和安 装精度提出了更高的要求。 Okuno 和 Nakadai[6]等融合听觉事件形成的听觉 流与视觉事件形成的视觉流生成联合流，以控制 SIG 机器人注意力的转移，听觉用的是双耳听觉，视觉用 了两个 CCD 摄像头。听觉事件为声源方向估计，视 觉事件为多人人脸检测。 河北工业大学的陈涛、张明路等人[7]，用双耳听 觉系统确定声源的粗方位，然后用双目视觉系统进行 水平方位角误差补偿，垂直标高角的评估和声源距离 的评估。 使用双目视觉定位需要对摄像机进行精确标定， 并且对图像处理和配准有很高的要求，在家庭环境中 使用很容易受到环境因素的干扰。 本文在移动机器人上设计了一个四通道十字型 的麦克风阵列来获取目标人的水平方位角，定位精度 要在 15˚内，以便机器人声源定位，转过相应角度后， 目标人出现在机器人视野中。然后用单目摄像头检测 目标人脸在摄像头图像中的位置。视觉检测结果用来 对听觉定位进行补偿，具体检测流程如图 1 示。 本文离线验证了声源定位和人脸检测算法，探索 了声视一体定位算法的可行性。 2.1.2. 时延估计算法
机器人听觉定位系统进行声源水平方向初定位。在此基础上，用视觉检测人脸中心在摄像头视野中的位置，进 行水平角度补偿，引导机器人走向目标人。本文的创新点在于提出了一种四元十字麦克风阵和单目视觉联合对 目标人进行定位的方法。离线实验表明，这种声视一体的定位方法在家用机器人目标人定位上是可行的。 关键词：移动机器人；声源定位；人脸检测
上式中，c 是常温下声速， ij 表示声音到达麦克 风 i 和 j 的时延， 当声源在不同的象限时， 解方程组(5) 可得： 即 13 0 ， 24 14 12 0 时， 当 在第一象限， 或 在第四象限，即 13 0 ， 24 14 12 0 时，
Abstract: In this paper, we introduce an audio-video system to help mobile robot to locate human. For the position of human, the auditory system of robot is used to locate the sound azimuth. Then, the survey uses video system to detect the abscissa of human face in the video for horizontal angle compensation; the robot is then guided to the user. The innovation of this paper is to put forward a kind of method to locate target people using a quaternary cross microphone array and monocular vision. The off-line results show that the audio-video system is feasible to locate human in the intelligent information household robot. Keywords: Mobile Robot; Sound Source Localization; Face Detection
Human Localization Based on Audio-Video System on Mobile Robot
Kai Wen, Junchuan Liu
School of Mechanical and Automation, Beihang University, Beijing Email: kwenbuaa@ Received: Oct. 25th, 2012; revised: Nov. 11th, 2012; accepted: Nov. 26th, 2012
Computer Science and Application 计算机科学与应用, 2012, 2, 240-245 doi:10.4236/csa.2012.25042 Published Online December 2012 (/journal/csa.html)
基于移动机器人听觉–视觉的目标人定位
温 Байду номын сангаас，刘军传
北京航空航天大学机械工程及自动化学院，北京 Email: kwenbuaa@ 收稿日期：2012 年 10 月 25 日；修回日期：2012 年 11 月 11 日；录用日期：2012 年 11 月 26 日
摘
要：介绍了一种用于移动机器人搜索目标人方位的听觉和视觉一体的定位方法。针对目标人的位置，利用
其中， s t 为声源在 t 时刻接收到的信号幅值， i 、
ni 和 i 是声源到 i 麦克风的幅值衰减系数，加性噪声
和时延值。 j 、 n j 和 j 是声源到 j 麦克风的幅值衰 减系数， 加性噪声和时延值。 接收信号 xi t 和 x j t 的 互相关函数 Rij 为：
arctan
14 12 180 13
240
的关注。 Huang 等人[1]利用安装在机器人头部成正四面体 结构的四个麦克风进行声源轴向角和仰角的定位，互 相关函数和互功率谱相位差分别被用于时延估计。 Valin 等人[2]开发研制了避障机器人。他们在机器 人上搭载了 8 个麦克风，机器人具有鲁棒的定位性能 和通过使用波束成形和粒子滤波能跟踪几个同时声 源。 Ishi[3]对机器人在办公室环境和室外环境下的声
声的影响，起到了锐化互相关函数和抗噪声效果。由 信号的相关性可知，求得 Rij 的峰值时刻对应的 值，就是 i，j 两麦克风的时延值。
241
基于移动机器人听觉–视觉的目标人定位
Z M3 M4 O r Y M2 M3 d Y X M1 O M4
2.1.3. 四元十字位置估计算法 出于成本、定位精度和复杂度的考虑，本文选择 四元十字麦克风阵列，如图 2 所示。 M1~M4 表示 1~4 号麦克风，坐标系以 M1~M4 所在平面为 XOY 平面，垂直麦克风阵列中心向上的 轴为 Z 轴，规定在麦克风阵列 XY 平面，以 X 正方向 为始边，逆时间为正方向，顺时针为负方向。声源的 位置为 S x, y, z ，各阵元到中心间距 d 为 20 cm，
1. 引言
近年来，融合平板电脑技术和移动机器人技术的 智能信息家用机器人已经开始进入人们的生活。用户 使用机器人的信息服务时，经常需要走到机器人前去 操作，非常不便。为方便使用，在用户召唤时让机器 人自己走到用户前，是很有意义也很有必要的。 对目标人的定位是实现机器人响应用户召唤走 到用户面前的基础，利用声源或视觉对目标人进行定 位是一种便捷有效的方法，得到了国内外众多研究者
向前走
用户召唤 声源定位 摄像头拍照检 测人脸位置
Y
人脸中心在摄像头 正中区域？
N
人脸中心在左 侧？
N
机器人顺 时针转1度
Y
传感器检测到人体， 机器人停止运动
机器人逆 时针转1度
Figure 1. The process of localization based on audio-video system 图 1. 声视一体定位流程
Rij E xi t x j t
(3)
由互相关函数与互功率谱的关系[7]可得：
Rij 0 Gij e j d
π
(4)
2. 声视一体定位原理
2.1. 听觉系统对声源的定位
2.1.1. 定位原理 麦克风阵列定位的基本原理是将麦克风在空间 布置成一定几何形状的阵列，通过检测和计算各麦克 风所得信号的时延，然后根据时延估计值和阵元几何 关系来确定目标的位置。
Li i 1 ~ 4 表示声源到 i 麦克风的距离。r 和 分别
S (x,y,z) L2 M2
S(x,y)
M1
X
Figure 2. Microphone array 图 2. 麦克风阵列
2.2. 视觉人脸检测
人脸检测就是从各种不同图像中确定人脸的存 在，并且确定人脸的位置和数量。2001 年 Viola 和 他们的方法是 Jones[9]提出了 Adaboost 人脸检测方法。 目前检测正确率最高，速度最快的算法之一。 2.2.1. Adaboost 人脸检测原理