基于人工势场法的双目视觉动态避障研究

发布时间：2022-01-01 03:34

　　近年来,计算机视觉技术的飞速发展,双目视觉动态避障系统的研究日趋火热,并深入到我国的政治、经济、文化、国防科技、教育事业的方方面面。基于此,很多企业根据自己企业内部实际情况对开发出的双目视觉动态避障系统进行不同程度的应用,虽然在一定程度上取代人类从事生产活动,但是由于算法本身存在一定弊端。例如:双目视觉系统中图像特征匹配过程耗时过长,出现错误匹配;动态避障过程中存在目标点不可达和陷入局部极小值等问题导致系统在应用过程中出现实时性低,准确性差等缺陷。为了能提高双目视觉系统的图像匹配效率和增加匹配的正确率,解决机器人在行驶过程中出现无法准确避障等问题,进一步提高机器人的工作效率,本文做了如下工作:1.以传统的双目视觉避障系统为基础,对Harris算子图像匹配算法和SIFT图像匹配算法进行分析和改进。以SIFT算子替代Harris算子完成图像角点检测,改进原SIFT图像匹配算法并将初始的图像特征点匹配结果后采用RANSAC（随机抽样一致性算法）进行图像特征匹配误点的剔除,完成图像特征匹配全过程。提高了原图像匹配算法的匹配效率和匹配精度,降低图像匹配算法的匹配复杂度。2.对传统人工势场法基本原... 

【文章来源】：河北大学河北省

【文章页数】：53 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图1-1双目视觉动态避障系统在各领域的应用

江大学生物食品科学学院应用该技术制造出无人化西红柿收获摘取系应季熟透的西红柿并获取其方位信息，推动农业水果蔬菜采摘的进程尔滨工业大学应用双目立体视觉避障技术指导机器人进行足球比赛[8] 1-4 所示。在比赛时，双目摄像机相互协调在其余传感器出现故障时图 1-3 “玉兔号”月球车导航系统

摄像机标定模板图

【参考文献】：
期刊论文
[1]人工势场法目标不可达的研究[J]. 郜辉,吕志刚.  国外电子测量技术. 2018(01)
[2]双目立体匹配算法的研究与实现[J]. 黄松梅,毕远伟,许晓.  鲁东大学学报(自然科学版). 2018(01)
[3]基于改进人工势场法的动态环境下无人机路径规划[J]. 田亚卓,张勇军.  武汉科技大学学报. 2017(06)
[4]基于立体视觉和光流的无人机避障算法研究[J]. 朱平,甄子洋,覃海群,江驹.  电光与控制. 2017(12)
[5]一种优化的自适应摄像机标定算法[J]. 姚文韬,沈春锋,董文生.  控制工程. 2017(S1)
[6]全景摄像机标定方法综述[J]. 张静,柴兴华,李小英,裴春琴.  西安文理学院学报(自然科学版). 2017(04)
[7]改进的SIFT算法图像匹配研究[J]. 冯文斌,刘宝华.  计算机工程与应用. 2018(03)
[8]基于双目立体视觉技术的运动物体空间位置信息测量方法研究[J]. 孙瑞轩,董浩,肖磊,张田龙.  河北工业科技. 2017(01)
[9]改进的双目立体视觉算法及其应用[J]. 苍岩,尹凤鸣,毕晓君.  哈尔滨工程大学学报. 2017(03)
[10]基于双目立体视觉技术的汽车测距系统实现[J]. 韩峻峰,王帅.  计算机应用与软件. 2016(09)

博士论文
[1]用于目标三维探测的复眼系统设计研究[D]. 马孟超.中国科学技术大学 2014
[2]微型足球机器人位姿辨识与群智能路径规划技术研究[D]. 吴宪祥.西安电子科技大学 2009
[3]面向喉部微创外科手术的机器人系统设计与实验研究[D]. 李群智.天津大学 2007

硕士论文
[1]基于视觉的无人机姿态估计方法研究[D]. 侯佳丽.北京理工大学 2016
[2]利用局部传感器的移动机器人路径规划研究[D]. 陈安媛.武汉工程大学 2015
[3]AGV控制系统设计及导航算法研究[D]. 江正川.青岛科技大学 2014
[4]基于双目立体的目标测量[D]. 王珂玮.吉林大学 2013
[5]基于计算机视觉的精密定位平台耦合特性研究[D]. 龙学俊.华南理工大学 2013
[6]部分未知环境中移动机器人动态避障研究[D]. 王攀攀.哈尔滨工业大学 2012
[7]基于双目视觉的三维测距与定位[D]. 李浩.华南理工大学 2012
[8]特征点匹配技术在无人机影像匹配中的研究与应用[D]. 李先怡.西安科技大学 2011
[9]基于改进SIFT算法的图像搜索技术研究[D]. 冯镜蒯.华南理工大学 2011
[10]图像特征提取与匹配算法研究[D]. 赵艳丽.电子科技大学 2011



本文编号：3561569