基于地面特征识别的室内机器人视觉导航1.docx

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基于地面特征识别的

室内机器人视觉导航

（申请工学硕士学位论文）

培养单位：

物流工程学院学科专业：

机械电子工程研究生：

指导教师：

2006年4月

学

位

论

文

中文题目：

基于地面特征识别的室内机器人视觉导航

英文题目：

VisualNavigationbasedonFloorFeature

SegmentationforIndoorMobileRobot

研究生姓名：

杜

娟

指导教师：

姓名

职称

教

授

学位

博士

单位名称

物流工程学院

邮编 430063

申请学位级别

硕士

学科专业名称 机械电子工程

论文提交日期

2006.4

论文答辩日期2006.5

学位授予单位

武汉理工大学

学位授予日期

答辩委员会主席

评阅人

2006年5月

摘 要

视觉信号具有信号探测范围宽、获取信息丰富等优点。

随着近几年图像处

理技术以及计算机处理能力的飞速发展，视觉导航成为机器人导航的主要发展

方向之一。

最近二十年来，基于视觉的室内机器人导航和室外机器人导航均得

到了飞速发展。

机器人导航的任务之一就是避开障碍物。

这样，机器人在行走

过程中，要充分利用环境中的特征来识别航行区域和障碍物区域。

本文结合国家自然科学基金和湖北省青年杰出人才基金项目的需求，提出

了基于地面特征识别的室内机器人视觉导航这一课题。

通过对图像处理的基本

理论的研究和实践，特别是对彩色图像分割进行比较深入的学习和探讨，在已

有研究的基础上，提出了一种通过分析机器人环境图像中的颜色信息来识别机

器人的可行走区域和非可行走区域的方法，开发了一个机器人的实时障碍物检

测系统，包括环境视频图像的采集、处理、压缩、存储和实时回放。

通过本课题的研究，得到如下的成果与结论：

（1）详细分析了室内环境中地面的角点、边缘、颜色等特征，并且对这些特

征的提取方法进行了比较，最终选取颜色特征作为机器人视觉导航的陆标；

（2）在已有图像分割算法的基础上，对彩色图像分割算法进行了一些研究，

提出了一种基于图像直方图统计学、适合于室内移动机器人识别可行走区域和

障碍物区域的彩色图像分割方法；

（3）基于DirectShow技术，完成了机器人单目视觉系统的视频图像采集、视

频中每一帧图像处理、视频压缩、存储和实时回放，其中视频压缩可以选用多

种压缩方式。

本文在VisualC++集成开发环境中基于OpenCV和DirectShow视频采集技

术编程实现了系统的功能。

试验结果说明本文系统能够实时检测机器人室内环

境中的障碍物，完成了视觉导航的中的避障任务。

关键词：

室内移动机器人，视觉导航，障碍物检测，彩色图像分割

III

Abstract

Visionhastheadvantageofbroadsensingareaandfullinformation.Withthe

developmentofimageprocessingtechnologyandtheabilityofcomputer,thevisual

navigationisbecomingamainwayinrobotnavigation.Theprogressmadeinthelast

twodecadeshasbeenonvision-basednavigationbothforindoorrobotsandfor

outdoorrobots.Onetaskoftherobotnavigationisavoidingobstacles.Hence,robots

shouldrecognizethedrivableandtheobstacleareasastheymove.

WiththesupportofprojectofNationalScientificFundandprojectofExcellent

ScientistFundinHubei,theresearchonfloorsegmentationforindoormobilerobot

visualnavigationisputforward.Thispaperstudiesimageprocessingtheory,

especiallythecolorimagesegmentation.Itputsforwardamethodofsegmentingthe

sceneintodrivableandnon-drivableareasthroughanalyzingthecolorinformationof

theinputenvironmentimagesandimplementsasystemofobstacledetection,

includingthecapture,processing,compression,savinganrednderingofvideoimages.

Throughthestudyofthissubject,someresultsandconclusionsaredrawn:

（1）Thispaperanalyzesthefeaturesofcorners,bordersandcolorofindoorfloorin

detail.Italsocomparesthemethodsofextractionthesefeatures.Finallythecolor

featureischosenasthelandmarkforvisualnavigation.

（2）Thispaperdoesresearchoncolorimagesegmentationbasedonexistingimage

segmentationalgorithms.Itputsforwardacolorimagesegmentationalgorithmbased

onhistogramtosegmenttheindoorsceneintodrivableandnon-drivableareas.

（3）Thispaperimplementsareal-timesystemofvideocapture,processing,

compression,savingandrenderingbasedonDirectShow.Theprocessedvideoimages

canbecompressedbymanymethods.

VisualC++environment,OpenCVandDirectShowtoolsareused.Theresults

showthatthissystemcanimplementreal-timeobstacledetectionandavoidance.

Keywords:

indoormobile

robot,visual

navigation,

obstaclesdetection,colorimage

segmentation

目录

第1章绪论.....................................................................................................1............

1.1课题研究及意义.......................................................................................1..........

1.2国内外现状及发展趋势............................................................................2.........

1.3本文内容与结构.......................................................................................5..........

1.4本章小结.................................................................................................6............

第2章机器人的视觉导航系统........................................................................7.........

2.1机器人的导航技术...................................................................................8..........

2.1.1智能型机器人的各种导航方式...........................................................8.......

2.1.2智能机器人导航中的传感器...............................................................9.......

2.2机器人视觉导航的发展..........................................................................1..1.......

2.3机器人视觉系统.....................................................................................1..4........

2.3.1机器人视觉系统组成.......................................................................1..4.......

2.3.2机器人视觉系统工作过程....................