爬壁机器人双目视觉障碍检测系统

发布时间：2021-08-15 13:58

　　针对壁面障碍物的不确定性,设计了一种爬壁机器人双目视觉障碍检测系统。具体包括搭建双目平行视觉系统,根据双目视觉理论对摄像机进行标定,获取相机标定参数;通过标定参数和极线约束对双目图像进行校正,解决图像畸变不共面问题;利用块搜索模型和相似度函数获取视差,保证视差获取的快速性与鲁棒性;最后提出一种障碍物检测算法:建立壁面检测模型约束检测范围,引入面积阈值,过滤干扰并实现障碍物提取,提出一种障碍物定位算法,通过宽度、深度与偏距三个方面对障碍物进行定位,同时,通过线性插值解决障碍物中心视差丢失问题。实验结果表明:在保证实时性的基础上,该系统能够有效检测前方障碍物且准确提取率能够达到95.9%,定位误差为4.91%,满足爬壁机器人检测要求。 

【文章来源】：机械科学与技术. 2020,39(05)北大核心CSCD

【文章页数】：8 页

【部分图文】：

图1 双目视觉原理图

爬壁机器人双目视觉障碍检测系统分为相机标定、图像预处理、视差获取、障碍物检测4个模块,研发技术路线如图2所示。由于本系统涉及到复杂的图像算法,本文将双目摄像机安装在爬壁机器人上,使用具有较高性能的便携式计算机(上位机)对双目图像进行处理,爬壁机器人样机[17]实时接收处理后的信号,搭建了检测系统的硬件平台(如图3)。

由于本系统涉及到复杂的图像算法,本文将双目摄像机安装在爬壁机器人上,使用具有较高性能的便携式计算机(上位机)对双目图像进行处理,爬壁机器人样机[17]实时接收处理后的信号,搭建了检测系统的硬件平台(如图3)。2 相机标定

【参考文献】：
期刊论文
[1]永磁吸附轮式爬壁机器人受力及功耗分析[J]. 唐东林,龙再勇,袁波,汤炎锦,潘峰.  机械科学与技术. 2019(04)
[2]储罐探伤爬壁机器人全遍历路径规划方法[J]. 唐东林,袁波,胡琳,李茂扬,魏子兵.  工程设计学报. 2018(03)
[3]基于双目视觉的AGV障碍物检测与避障[J]. 王铮,赵晓,佘宏杰,刘洪海,赵燕伟.  计算机集成制造系统. 2018(02)
[4]基于双目立体视觉的倒车环境障碍物测量方法[J]. 刘昱岗,王卓君,王福景,张祖涛,徐宏.  交通运输系统工程与信息. 2016(04)
[5]基于改进RANSAC的消防机器人双目障碍检测[J]. 王军华,李丁,刘盛鹏.  计算机工程与应用. 2017(02)
[6]一种轮足复合式爬壁机器人动力学建模与分析[J]. 董伟光,王洪光,姜勇.  机器人. 2015(03)
[7]中国机器人产业发展现状与展望[J]. 曲道奎.  中国科学院院刊. 2015(03)
[8]基于三目视觉系统的车辆导引方法[J]. 王军,柳红岩.  计算机应用. 2014(06)
[9]机器人技术研究进展[J]. 谭民,王硕.  自动化学报. 2013(07)
[10]用于目标测距的单目视觉测量方法[J]. 韩延祥,张志胜,戴敏.  光学精密工程. 2011(05)



本文编号：3344683