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《浙江大学》 2001年
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智能移动机器人的视觉导航技术

吴东晖  
【摘要】: 随着计算机和机器人技术的发展,人们对于机器人的性能要求也在不断提高,现代机器人已经不再象早期局限在工业制造自动化方面,而是广泛地应用在军事、民用、科学研究等各个领域。它们的工作环境也从单纯的室内环境变成了今天的各种环境,包括天空、地下、水下、地面等。其中地面作为人类大部分活动的场所,地面移动机器人的研究从很早开始就得到了广泛的研究。在军事上,地面移动机器人可以在危险地带代替人类完成侦察、排雷等任务;在民用方面,不仅可以作为自动或辅助驾驶系统来减少交通事故,还可以作为智能轮椅帮助残疾人士等等;在科学研究方面,地面移动机器人可以在外星从事勘探和采矿等工作。地面环境基本可以分成室内和室外两类,这两类环境非常不同,室内环境一般比较狭窄,光照、景物等外部环境都比较恒定;室外环境一般比较开阔,光照、景物等外部环境随时间、天气、季节、地理位置等变化比较大,因此室外移动机器人一般需要比室内移动机器人具有更多智能。 本文主要研究了基于计算机视觉的移动机器人导航的一些关键技术:比如道路图象理解、立体视觉障碍物检测、以及局部地图的生成和融合。对于行驶在道路环境中的移动机器人来说,导航一般有两个要求:首先机器人必须保持行驶在道路区域中,其次必须避开道路上的障碍物。因此,基于计算机视觉的移动机器人导航,必须首先能够确保准确、及时地检测出道路区域和障碍物,同时考虑到摄象机有限的视野以及可能存在的检测错误,因此为了能够提供包含足够信息的关于周围环境的数据,给后级的多传感器融合模块或局部路径规划模块使用,局部地图的数据结构、融合以及如何在这样的地图上实现规划,都必须加以考虑。 首先为了能够准确、鲁棒、及时检测道路区域,在总结前人的工作基础上,本文提出了一种利用不确定推理的实时彩色道路图象理解算法。考虑到道路环境的复杂多变的特点,因此图象特征也是随着环境而不断在变化的,很难发展出一种能够普适的图象处理算法适应所有环境,因此本算法首先利用多个特化的检测算子分别对于道路环境中常见的干扰做专门的处理,这样对于每个特化的检测算子只需要考虑要检测的目标,问题可以大大简化,然后利用不确定性推理来融合各个算子的处理结果。由于这些算子是在像素级进行处理和识别的,因此缺乏全局信息,但是像素级识别结果可以提供我们关于道路/非路在彩色特征上分布的知识,因此可以通过检测道路/非路边缘来获得更加精确的道路边界。利用Intel公司的MMX技术和高性能DSP通用图象处理板相结合,算法可以在一台PⅢ550的工控机上实时实现,其中结构化道路处理时间小于100ms,一般道路处理时间小于160ms。 其次,为了能够检测道路环境中的一般障碍物,目前国际上比较多地使用立体视觉来检测可疑障碍物边缘的高度和距离,也已经有许多成功的应用。但是立体视觉障碍物检测算法还有许多问题需要解决:首先立体视觉需要非常大的计算量,因此算法能否实时实现,如何实现是一个非常重要的问题;其次,匹配作为立体视觉的一个关键部分,如何解决匹配的歧义性是一直难以解决的一个问题,虽然CMU的实验证明多基线的方法可以减少匹配的歧义性,但是由于增加一个摄象机就意味着需要占用更多的计算资源来处理这幅摄象机得到的图象,而为了尽可能减少视觉系统总的摄象机数目,我们使用一个彩色摄象机和两个黑白摄象机来共同构成三目立体视觉,这些摄象机的成像显然是不一样的,因此匹配时必须考虑这一因素。考虑到这些问题,本文利用三目立体视觉来减少匹配歧异性;为了快速准确地恢复障碍物边缘的高度和距离,使用一个分层的匹配算法。由于三目立体视觉需要处理三幅图象,而且往往需要大量浮点矩阵运算,因此我们考虑了使用Intel的SSIMD 浙江大学博士学位论文 扩展指令集来加快浮点矩阵运算的实现可能性。 本文最后介绍了如何建立道路区域局部地图。考虑到摄象机等传感器具有的有限视野, 检测结果的不确定性,本文首先定义了符合摄象机特点的局部规划用地图的数据结构,并 且通过介绍如何融合彩色道路图象理解、立体视觉障碍物检测以及以前的历史数据,给出 了一个利用这样定义的地图数据结构来融合多传感器的示例,最后给出了一个如何在这样 的地图上做局部路径规划的简单示例。
【学位授予单位】:浙江大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2001
【分类号】:TP242.6

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【引证文献】
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3 刘华军;任明武;杨静宇;;一种改进的基于模糊聚类的图像分割方法[J];中国图象图形学报;2006年09期
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1 吴树锋;傅卫平;;多色彩空间阈值分割道路区域提取算法[A];制造技术自动化学术会议论文集[C];2004年
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2 杜歆;用于导航的立体视觉系统[D];浙江大学;2003年
3 邹小兵;移动机器人原型的控制系统设计与环境建模研究[D];中南大学;2005年
4 段华;室外移动机器人视觉导航关键技术研究[D];南京航空航天大学;2006年
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7 赵海文;基于多传感器的移动机器人行为控制研究[D];哈尔滨工业大学;2007年
8 骞森;机器人视觉中的退化不变量研究[D];南京航空航天大学;2007年
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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【参考文献】
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【共引文献】
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7 赵鹏大;夏庆霖;;中国学者在数学地质学科发展中的成就与贡献[J];地球科学(中国地质大学学报);2009年02期
8 罗武胜;李沛;李冠章;吕海宝;;基于计算机视觉的飞机尾旋运动姿态测量方法[J];电子器件;2008年03期
9 吕铁军,王河,肖先赐;新特征选择方法下的信号调制识别[J];电子与信息学报;2002年05期
10 杨春,李怀祖;基于信度函数的决策方法探讨[J];系统工程;2000年02期
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1 李刚;知识发现的图模型方法[D];中国科学院软件研究所;2001年
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4 周东翔;图像绘制及其深度提取技术研究[D];中国人民解放军国防科学技术大学;2000年
5 蔡涛;面向目标识别的图像特征融合提取技术研究[D];中国人民解放军国防科学技术大学;2000年
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7 王运锋;SAR图像与光学图像数据融合算法研究[D];电子科技大学;2003年
8 周俊;农用轮式移动机器人视觉导航系统的研究[D];南京农业大学;2003年
9 常青;巡航导弹制导系统关键技术研究[D];西北工业大学;2003年
10 郑文恩;分布实时多Agent技术及其在NCW中的应用研究[D];哈尔滨工程大学;2004年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 姬志飞;基于信息融合的机器人目标探测与识别研究[D];山东大学;2011年
2 孙大伟;基于双目视觉的月球车导航方法研究[D];哈尔滨工业大学;2010年
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4 何金伊;基于视觉导航的果园机器人控制系统的研究与设计[D];西北农林科技大学;2011年
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6 何理;水环境突发性与非突发性风险分析的理论和方法初步研究[D];湖南大学;2002年
7 王海政;水资源大系统多目标风险型群决策研究[D];郑州大学;2002年
8 刘涛;基于机器视觉的汽车桩考系统[D];合肥工业大学;2002年
9 李保华;多传感器分布式区间估计融合[D];四川大学;2002年
10 周忠宝;小子样维修性试验与评定方法[D];中国人民解放军国防科学技术大学;2002年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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2 洪鑫,盛珣华;移动机器人路径跟踪模糊整定的比例微分控制[J];北方交通大学学报;2004年05期
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5 皮文凯,刘宏,查红彬;基于自适应背景模型的全方位视觉人体运动检测[J];北京大学学报(自然科学版);2004年03期
6 王朝立,霍伟,董文杰;不确定非完整动力学系统的变结构指数镇定[J];北京航空航天大学学报;1999年05期
7 杨东凯,吴今培,张其善;智能交通系统(ITS)的发展及其模型化研究[J];北京航空航天大学学报;2000年01期
8 李保国,王巍,张阳天;利用可编程超声阵列准确定位目标点位置[J];北京航空航天大学学报;2005年07期
9 白铭珍;吴淮宁;;不确定非线性主动容错控制系统模糊控制设计[J];北京航空航天大学学报;2008年06期
10 张少军,艾矫健,李忠富,李长江,李庆利;利用数字图像处理技术测量几何尺寸[J];北京科技大学学报;2002年03期
中国重要会议论文全文数据库 前1条
1 吴涛;刘欣;;基于单双目视觉信息融合的障碍检测方法[A];中国宇航学会深空探测技术专业委员会第二届学术会议论文集[C];2005年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 孙晋文;基于Agent的智能交通控制策略与可视化动态仿真研究[D];中国农业大学;2001年
2 沈明霞;自主行走农业机器人视觉导航信息处理技术研究[D];南京农业大学;2001年
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5 唐振民;智能移动机器人及群体关键技术研究[D];南京理工大学;2002年
6 唐平;多智能体系统冲突消解与智能机器人动态路径规划研究[D];广东工业大学;2002年
7 袁野;摄像机标定方法及边缘检测和轮廓跟踪算法研究[D];大连理工大学;2002年
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 强浩;基于图像识别的列车滑动在线监测系统的研究[D];兰州理工大学;2011年
2 张超杰;基于微分平坦理论的飞行器轨迹规划方法研究[D];国防科学技术大学;2010年
3 刘忠云;采用DSP的智能车辆视觉系统的研究[D];北京工业大学;2001年
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8 上官望义;两轮驱动移动机器人运动学分析及其本体缓冲设计[D];西安理工大学;2003年
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【二级引证文献】
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1 张博翰;蔡志浩;王英勋;;电动VTOL飞行器双目立体视觉导航方法[J];北京航空航天大学学报;2011年07期
2 吴欢;李传富;冯焕清;刘军伟;;基于模糊均值聚类算法的灰度不均匀脑MR图像的分割[J];北京生物医学工程;2008年03期
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5 高仕博;程咏梅;赵永强;魏坤;潘泉;;基于空时域约束模糊核聚类的红外多时相地下目标探测[J];光子学报;2008年11期
6 陈汗青;万艳玲;王国刚;;数字图像处理技术研究进展[J];工业控制计算机;2013年01期
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8 季聪;王思明;汉鹏武;;智能车路径识别与控制研究[J];电视技术;2013年09期
9 高延峰;张华;毛志伟;彭俊斐;;旋转电弧传感器焊枪偏差信息识别方法[J];焊接学报;2008年04期
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 夏益民;基于传感器信息融合的移动机器人定位与地图创建研究[D];广东工业大学;2011年
2 冯肖维;基于多传感器信息融合的移动机器人位姿计算方法研究[D];上海大学;2011年
3 孙越泓;基于粒子群优化算法的图像分割研究[D];南京理工大学;2010年
4 袁夏;基于激光雷达的智能机器人环境理解关键技术研究[D];南京理工大学;2010年
5 王宏;煤矿机器人激光雷达与惯性传感器导航理论及实验研究[D];中国矿业大学(北京);2011年
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7 徐刚;基于网格候选点的稠密三维重建方法研究[D];燕山大学;2010年
8 李科;移动机器人全景视觉归航技术研究[D];哈尔滨工程大学;2011年
9 雷艳敏;多机器人系统的动态路径规划方法研究[D];哈尔滨工程大学;2011年
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 何慧娟;基于多传感器的移动机器人障碍物检测与定位研究[D];安徽工程大学;2010年
2 齐晓飞;基于路径识别的机器人视觉导航技术的研究[D];长春理工大学;2010年
3 刘军;基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划研究[D];郑州大学;2010年
4 王博;全景视觉智能移动机器人固有环境定位[D];哈尔滨工程大学;2010年
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7 张涛;基于离散点云的三维重建研究与实现[D];哈尔滨工程大学;2010年
8 隋岩;智能移动机器人路径规划方法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
9 王栋;基于ARM的智能探测小车的设计与实现[D];苏州大学;2010年
10 潘振赣;基于模糊聚类的碑文拓片图像分割算法研究[D];苏州大学;2010年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前1条
1 范成法,叶秀清,顾伟康;一个基于知识的道路图像理解系统[J];计算机研究与发展;1999年09期
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 朱志刚,徐光,林学,石定机;视觉导航的多尺度全方位时空图象综合理解方法[J];清华大学学报(自然科学版);1997年03期
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4 黄显林;姜肖楠;卢鸿谦;李明明;;自主视觉导航方法综述[J];吉林大学学报(信息科学版);2010年02期
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6 余洪山,王耀南;仿人多自由度立体双目视觉导航系统的研究与开发[J];湖南大学学报(自然科学版);2004年05期
7 陈向东,常文森,贺汉根;视觉导航自主车方向控制系统性能仿真分析[J];国防科技大学学报;1997年02期
8 金立生,王荣本,储江伟,马国胜;视觉导航自动车辆用BP神经网络数字识别方法的研究[J];计算机工程与应用;2004年14期
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1 赵汝准;;农业领域中视觉导航实时性研究[A];中国农业工程学会2011年学术年会(CSAE 2011)论文摘要集[C];2011年
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3 位耀光;孙明;涂序彦;;农业机械视觉导航摄像头标定研究[A];纪念中国农业工程学会成立30周年暨中国农业工程学会2009年学术年会(CSAE 2009)论文集[C];2009年
4 曹倩;王库;;基于农田非结构特征的视觉导航研究[A];纪念中国农业工程学会成立30周年暨中国农业工程学会2009年学术年会(CSAE 2009)论文集[C];2009年
5 王荣本;储江伟;冯炎;游峰;纪寿文;;一种视觉导航的实用型AGV设计[A];面向制造业的自动化与信息化技术创新设计的基础技术——2001年中国机械工程学会年会暨第九届全国特种加工学术年会论文集[C];2001年
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9 王冠林;史海庆;谭洪胜;夏慧;王宏;朱纪洪;;基于视觉导航的无人直升机自主着陆[A];2009年中国智能自动化会议论文集(第七分册)[南京理工大学学报(增刊)][C];2009年
10 任小芳;黄玉美;;移动机器人的双目立体视觉导航[A];制造技术自动化学术会议论文集[C];2004年
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1 猛犸 科学作者,宅属性。关注信息技术及其对生活带来的影响,为多家科技、新闻媒体撰稿;让汽车告诉你[N];电脑报;2009年
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3 张兆军;吉大科技园:学子创业基地[N];科技日报;2003年
4 张兆军;依托各种资源建好大学科技园[N];科技日报;2004年
5 高路;咱研制的“月球车”啥样?记者先睹为快[N];新华每日电讯;2007年
6 ;上海研制成“月球车”样机[N];科技日报;2008年
7 本报记者 张兆军;吉大科技园:教师从这里走向市场[N];科技日报;2005年
8 本报记者 赵倩;“路口三维实景”推动导航电子地图产业升级换代[N];中国旅游报;2008年
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1 吴东晖;智能移动机器人的视觉导航技术[D];浙江大学;2001年
2 张国权;基于视觉导航的智能车辆目标检测关键技术研究[D];兰州理工大学;2012年
3 姜肖楠;月球探测器软着陆视觉导航方法研究[D];哈尔滨工业大学;2010年
4 段华;室外移动机器人视觉导航关键技术研究[D];南京航空航天大学;2006年
5 谷雨;空中机器人视觉导航与控制若干问题研究[D];浙江大学;2009年
6 匡平;基于单目视觉的汽车自动导航技术研究[D];电子科技大学;2006年
7 郭景华;视觉导航式智能车辆横向与纵向控制研究[D];大连理工大学;2012年
8 朱志刚;视觉导航中环境建模的研究[D];清华大学;1997年
9 沈明霞;自主行走农业机器人视觉导航信息处理技术研究[D];南京农业大学;2001年
10 李进;视觉导航智能车辆的路径识别和跟踪控制[D];合肥工业大学;2008年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 杜娟;基于地面特征识别的室内机器人视觉导航[D];武汉理工大学;2006年
2 任小芳;自动导引车的视觉导航[D];西安理工大学;2005年
3 吴树锋;基于视觉的户外移动机器人道路理解与路径规划[D];西安理工大学;2005年
4 叶敏;基于视觉导航的实时图像处理及FPGA实现[D];浙江大学;2006年
5 孙海涛;基于视觉导航的智能车辆自主行驶研究[D];合肥工业大学;2005年
6 李碧春;基于视觉导航智能车辆设计与实践研究[D];合肥工业大学;2006年
7 刘微;基于边缘检测的移动机器人视觉导航方法研究[D];沈阳理工大学;2010年
8 侯美杉;智能车辆视觉导航中障碍物的检测[D];西安工业大学;2013年
9 陈昊;智能车视觉导航中路径识别技术的研究[D];武汉理工大学;2010年
10 刘新华;基于视觉的无人机着陆姿态检测和跑道识别[D];南京航空航天大学;2004年
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