双目测距机器人的研究

发布时间：2017-09-12 05:46

  本文关键词：双目测距机器人的研究

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【摘要】：随着计算机软硬件技术的不断发展和突破,基于图像处理的视觉测距已经成为研究的热点。视觉测量改变传统的测量方式,其可用于无人驾驶、三维重建、智能控制等众多领域。视觉传感器采集的信息量大而广,被称为机器人最重要的传感器,将视觉传感器应用于机器人,将给人们带来更多更全的交互信息,改变传统机器人的操控模式,提高机器人工作效率。因此,视觉测距机器人的研究不仅具有重要的理论意义,而且具有良好的市场前景和广阔的应用价值。本文基于Linux开发环境,在分析研究视频帧抓取、图像预处理、相机标定、图像匹配、重投影等理论方法的基础上,研究并设计了一款具有双目测距功能的机器人。机器人实时采集所处环境视频信息,经Mini6410分析处理,得出视角区域三维点云,进而分析得出近景物体的深度信息;同时机器人将采集的视频经服务器压缩编码,远程传输至Android客户端,工作人员可以依据机器人传回的视频图像遥控机器人完成指定任务。本文主要完成以下几个方面的工作:(1)研究以单片机为硬件平台的控制系统,首先分析机器人行走机构以及机械臂的控制原理,然后在分析研究串口通讯、中断等知识的基础上,合理设计机器人的整体硬件结构,完成机器人执行机构的控制设计。(2)基于小孔成像模型分析研究相机成像原理,建立图像像素坐标系与世界坐标系之间点的转换关系,通过已知尺寸棋盘对相机标定,得出相机固有参数,使用极线约束、Marr约束等原理实现立体校正。(3)分析研究图像匹配的基本算法及其原理,使用SAD算法匹配左右图像,找出匹配特征点,利用特征点左右图像之间视差,得出图像三维点云,分析三维点云信息,测得近景物体的深度信息。
【关键词】：嵌入式系统 双目测距 相机标定 图像匹配 三维点云
【学位授予单位】：兰州理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP242
【目录】：

• 摘要8-9
• ABSTRACT9-13
• 第1章 绪论13-19
• 1.1 课题研究背景及意义13-14
• 1.2 国内外研究现状14-17
• 1.2.1 智能机器人的发展及研究现状14-16
• 1.2.2 视觉测距技术16-17
• 1.3 本文研究内容17-18
• 1.4 本文组织结构18-19
• 第2章 机器人的总体结构19-26
• 2.1 引言19
• 2.2 机器人总体框架设计19
• 2.3 控制模块设计19-21
• 2.3.1 嵌入式开发平台19-20
• 2.3.2 单片机控制系统20-21
• 2.4 执行机构设计21-24
• 2.4.1 电机驱动设计21-22
• 2.4.2 转向方案设计22-23
• 2.4.3 机械臂控制23-24
• 2.5 无线通信模块介绍24-25
• 2.5.1 WiFi24
• 2.5.2 蓝牙24-25
• 2.6 MJPG视频服务器25
• 2.7 本章小结25-26
• 第3章 相机模型及标定26-36
• 3.1 引言26
• 3.2 相机模型26-27
• 3.2.1 视觉成像原理26
• 3.2.2 相机成像原理26-27
• 3.3 相机标定原理27-33
• 3.3.1 相机畸变27-28
• 3.3.2 坐标系变换28-31
• 3.3.3 单目标定步骤31
• 3.3.4 标定物选取31
• 3.3.5 相机标定31-33
• 3.4 重投影33-34
• 3.5 本章小结34-36
• 第4章 双目测距36-44
• 4.1 引言36
• 4.2 三角测量法原理36-37
• 4.3 立体标定37-41
• 4.3.1 极线约束37-38
• 4.3.2 Marr约束38
• 4.3.3 立体校正38-39
• 4.3.4 立体标定39-41
• 4.4 立体匹配41-42
• 4.4.1 立体图像匹配难点41-42
• 4.4.2 SAD算法42
• 4.5 重投影42-43
• 4.6 本章小结43-44
• 第5章 机器人实例44-53
• 5.1 引言44
• 5.2 硬件结构及功能44-45
• 5.3 远程控制软件45-47
• 5.3.1 操控软件设计45-47
• 5.3.2 视频监控设计47
• 5.4 嵌入式OPENCV视觉库搭建47-50
• 5.4.1 Open CV视觉库搭建48-49
• 5.4.2 Qt环境搭建49
• 5.4.3 Qt环境下Open CV配置49-50
• 5.5 近景物体测距50-52
• 5.6 本章小结52-53
• 总结与展望53-54
• 参考文献54-58
• 致谢58-59
• 附录A 攻读学位期间发表的学术论文和获奖情况59

【参考文献】

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本文编号：835463