服务机器人机器视觉的设计与应用
发布时间：2023-05-06 01:22
近年来,随着社会老龄化程度的发展和人力成本的不断上涨,很多宾馆、饭店、疗养院等场所都面临着服务人员缺乏的困境。同时,随着计算机硬件和人工智能技术不断发展,各种各样的智能产品不断涌现,逐渐开始走入千家万户。服务机器人作为很多服务业岗位的低成本替代选择,已经开始崭露头角,向实用化不断迈进。本文以自主开发的服务机器人作为实验平台,设计了一套基于单目摄像头的服务机器人机器视觉系统。本文的主要研究内容有如下几个部分:介绍了本文所搭建的服务机器人的系统架构和软硬件设计,分析阐述了基于STM32的下位机电路单板设计,介绍了兼做上位机使用的的嵌入式图像处理平台Nvidia JETSON TX2的软硬件架构。建立了相机的光学模型,介绍了世界坐标系、图像坐标系和相机坐标系及它们之间的转换方法。在相机小孔成像模型基础上引入畸变,建立了非线性成像模型。基于Linux的V4L2驱动框架进行了摄像头驱动的编写,使用基于移动平面模板的标定方法完成了摄像头内外参数的标定。研究实现了服务机器人定位识别室内门牌的功能。分析阐述了门牌图像的预处理算法,包括灰度化处理,对图像进行直方图均衡以化增强细节,使用高斯滤波器滤除噪声...
【文章页数】：101 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景
1.2 国内外研究现状
1.2.1 服务机器人研究现状
1.2.2 机器视觉研究现状
1.3 论文研究内容及安排
第二章 系统总体设计
2.1 服务机器人底盘的机械结构
2.2 服务机器人总体方案设计
2.3 运动控制系统方案设计
2.3.1 伺服电机及伺服驱动器
2.3.2 基于STM32的控制单板设计
2.3.3 服务机器人运动控制
2.4 机器视觉系统方案设计
2.4.1 图像处理平台硬件选型
2.4.2 图像处理平台软件介绍
2.5 本章小结
第三章 摄像头驱动及标定
3.1 引言
3.2 相机驱动编写
3.2.1 Linux设备驱动
3.2.2 基于V4L2架构的摄像头驱动编写
3.2.3 相机驱动功能验证
3.3 相机成像模型
3.3.1 相关坐标系
3.3.2 小孔成像模型
3.3.3 非线性成像模型
3.4 相机参数标定
3.4.1 标定方法介绍
3.4.2 相机标定结果
3.5 本章小结
第四章 门牌检测识别功能设计与实现
4.1 引言
4.2 图像预处理方法研究
4.2.1 灰度化处理
4.2.2 直方图均衡化
4.2.3 图像滤波
4.3 门牌检测识别
4.3.1 边缘检测
4.3.2 门牌检测定位
4.3.2.1 椭圆形门牌检测
4.3.2.2 矩形门牌检测
4.3.3 字符分割
4.3.4 字符识别
4.4 门牌检测识别系统工程实现
4.4.1 门牌检测识别系统总体架构
4.4.2 边界条件处理
4.4.3 容错功能设计
4.5 服务机器人门牌检测识别功能实验
4.5.1 极端光照条件实验
4.5.2 连续多帧实验
4.5.3 门牌检测识别系统指导下的服务机器人运动实验
4.6 本章小结
第五章 视觉里程计功能设计与实现
5.1 引言
5.2 单目视觉里程计原理
5.2.1 极线约束模型
5.2.2 基本矩阵估计方法
5.3 图片特征提取算法研究
5.3.1 SIFT算法
5.3.2 SURF算法
5.3.3 FAST算法
5.3.4 特征提取算法选择
5.4 特征点跟踪算法
5.4.1 光流方法介绍
5.4.2 KLT角点跟踪算法
5.4.3 RANSAC法剔除误匹配点
5.4.4 图像匹配结果
5.5 视觉里程计工程实现
5.6 服务机器人视觉里程计功能实验
5.6.1 直线前进实验
5.6.2 原地回转实验
5.7 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 总结
6.2 展望
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文
本文编号：3808742
【文章页数】：101 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景
1.2 国内外研究现状
1.2.1 服务机器人研究现状
1.2.2 机器视觉研究现状
1.3 论文研究内容及安排
第二章 系统总体设计
2.1 服务机器人底盘的机械结构
2.2 服务机器人总体方案设计
2.3 运动控制系统方案设计
2.3.1 伺服电机及伺服驱动器
2.3.2 基于STM32的控制单板设计
2.3.3 服务机器人运动控制
2.4 机器视觉系统方案设计
2.4.1 图像处理平台硬件选型
2.4.2 图像处理平台软件介绍
2.5 本章小结
第三章 摄像头驱动及标定
3.1 引言
3.2 相机驱动编写
3.2.1 Linux设备驱动
3.2.2 基于V4L2架构的摄像头驱动编写
3.2.3 相机驱动功能验证
3.3 相机成像模型
3.3.1 相关坐标系
3.3.2 小孔成像模型
3.3.3 非线性成像模型
3.4 相机参数标定
3.4.1 标定方法介绍
3.4.2 相机标定结果
3.5 本章小结
第四章 门牌检测识别功能设计与实现
4.1 引言
4.2 图像预处理方法研究
4.2.1 灰度化处理
4.2.2 直方图均衡化
4.2.3 图像滤波
4.3 门牌检测识别
4.3.1 边缘检测
4.3.2 门牌检测定位
4.3.2.1 椭圆形门牌检测
4.3.2.2 矩形门牌检测
4.3.3 字符分割
4.3.4 字符识别
4.4 门牌检测识别系统工程实现
4.4.1 门牌检测识别系统总体架构
4.4.2 边界条件处理
4.4.3 容错功能设计
4.5 服务机器人门牌检测识别功能实验
4.5.1 极端光照条件实验
4.5.2 连续多帧实验
4.5.3 门牌检测识别系统指导下的服务机器人运动实验
4.6 本章小结
第五章 视觉里程计功能设计与实现
5.1 引言
5.2 单目视觉里程计原理
5.2.1 极线约束模型
5.2.2 基本矩阵估计方法
5.3 图片特征提取算法研究
5.3.1 SIFT算法
5.3.2 SURF算法
5.3.3 FAST算法
5.3.4 特征提取算法选择
5.4 特征点跟踪算法
5.4.1 光流方法介绍
5.4.2 KLT角点跟踪算法
5.4.3 RANSAC法剔除误匹配点
5.4.4 图像匹配结果
5.5 视觉里程计工程实现
5.6 服务机器人视觉里程计功能实验
5.6.1 直线前进实验
5.6.2 原地回转实验
5.7 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 总结
6.2 展望
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文
本文编号：3808742
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/zidonghuakongzhilunwen/3808742.html
