【摘 要】
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随着科学技术的不断发展,机器人技术在人类生产生活、军事、救援和反恐等领域发挥着越来越重要的作用。机器人要完成预定的任务就需要获取相关场景信息,由于机器人系统的可扩
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随着科学技术的不断发展,机器人技术在人类生产生活、军事、救援和反恐等领域发挥着越来越重要的作用。机器人要完成预定的任务就需要获取相关场景信息,由于机器人系统的可扩展性,有很多方式可以为机器人提供决策信息,其中最主要的方式就是机器视觉。传统的机器人视觉系统具有视角单一的缺点,不能一次性获取全局信息。但是,机器人在众多实际应用领域,需要超广角甚至是360°全视角的图像,以便获取更多的视场信息。全方位视觉技术应运而生,由于它具有大视野的显著特征,通过将全方位视觉技术运用于机器人的视觉系统设计中,能够为机器人提供更加全面和高效的工作场景信息,具有良好的应用前景。鱼眼镜头因其物理结构特点,使得它具有比普通镜头更大的视角。在相同面积下,鱼眼镜头捕获的图像信息量更大。因此在相同视场信息要求下,所需鱼眼镜头比普通镜头数量少,相应拼接图像数量减少,拼接次数也随之减少,由此可以显著降低系统对视频图像处理的计算量,提高系统的实时性。本文在分析传统的全方位视觉系统原理的基础上,采用鱼眼镜头获取机器人工作场景信息,再通过改进的畸变校正和图像拼接算法,进而为机器人提供全方位、高效的场景信息。本文重点对以下两个方面的内容开展研究:(1)图像算法研究:对原始畸变鱼眼图像进行有效区域提取并校正,提出了改进的基于经度坐标的鱼眼图像快速校正方法;对于校正后图像,采用SURF算法进行拼接,对拼接的过程设计与实现进行优化,最终得到全方位图像;(2)仿真实验研究:利用专业的移动机器人仿真平台Webots,对移动机器人和实验环境进行仿真建模,并对所提图像算法的效果进行对比研究。将改进的鱼眼图像校正和拼接算法移植于此仿真环境进行实验,验证系统方案的可行性。仿真实验结果表明,本文改进的鱼眼图像校正算法与校正后图像的拼接算法,实时性较高,能够得到比较理想的全方位环视图像,满足了移动机器人对全方位视觉系统的需求。
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