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《中国矿业大学》 2018年
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基于机器视觉的矿井救灾机器人路径规划的研究

白琪  
【摘要】:矿井在发生瓦斯爆炸、顶板冒落以及火灾等事故后会导致煤矿环境极其复杂。二次事故的发生、有害气体的产生以及局部温度的急剧升高等都会加大救援任务的难度。为减小煤矿事故救援过程中造成的人员伤亡和经济损失,本文对基于机器视觉的矿井救灾机器人路径规划进行了深入的研究,具体工作如下:(1)研究了矿井救灾机器人的双目视觉系统的标定。首先,采用张正友标定方法,利用MATLAB得到左右摄像机的内部参数和相对位置关系。然后,针对左右图像亮度值不相等的问题,提出了一种基于双目视觉系统的光度标定方法,该方法通过对相机的响应函数和光学晕影标定,实现了左右相机亮度值一致性的校准,为图像的边缘检测和立体匹配奠定基础。(2)研究了巷道场景图像中障碍物的识别。首先,采用小波阈值去噪算法对巷道场景图像降噪,并利用Canny算子对降噪后的图像进行边缘检测,实现了对矿井环境边缘信息的提取。然后通过分水岭分割算法对图像快速分割,针对该算法过度分割的问题,使用K-means聚类算法对过度分割图像进行聚类,进而使用GraphCut算法提取前景信息,获取障碍物的二维区域特征。最后采用基于SURF特征的立体匹配算法,获取左右图像的视差图,实现障碍物与机器人的距离检测。(3)研究了救灾机器人的路径规划。对于静态障碍物区域的路径规划,本文针对传统意义下人工势场法中目标不可达和局部极小值的问题,对斥力函数增加修正斥力因子和建立临时目标位置,使救灾机器人可以完成躲避静态障碍物的任务;对于动态障碍物区域的路径规划问题,本文融合了人工势场法和滚动窗口法,对救灾机器人的间接可通过状态设定等待时间,使救灾机器人能够躲避动态的障碍物,完成路径规划的任务。
【学位授予单位】:中国矿业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:TP391.41;TP242

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【参考文献】
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