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签名:珊签名:船导师虢《日期::川“·墨本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得西南科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。本人完全了解西南科技大学有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有权保留学位论文的复印件,允许该论文被查阅和借阅;学校可以公布该论文的全部或部分内容,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。C艿难宦畚脑诮饷芎笥ψ袷卮斯娑
摘要西南科技大学硕士研究生学位论文第双目视觉作为移动机器人对外界环境感知的关键传感器,受到了国内外科研工作者的广泛关注。在完成与重庆超高压局横向合作项目:“变电站设备巡检机器人应用研究幕∩希翁庥质艿剿拇ㄊ“踩ḿ嗫产学研合作技术创新联盟的资助。以实验室自制的四轮履带巡逻机器人为实验平台,围绕巡逻机器人三维地形重建的相关理论和技术实现展开了如下研究:分析了传统双目相机标定的缺点,提出使用算法进行双目的标定。利用算法找到两幅图像的匹配点,计算基础矩阵;然后结合摄像机的内部参数,得到本质矩阵;通过对本质矩阵奇异分解得到两个摄像机之间的平移矩阵和旋转矩阵。根据随机选取一定数目的像素点在视差图中的三维坐标,利用算法,求取当前帧的道路平面方程,并利用滤波对道路平面进行估计和预测。使用点到平面的距离公式,求取图像中每个像素点到道路平面的距离,得到巡逻机器人三维地形的高度图。利用图像处理领域一些基本方法对三维地形的高度图进行处理。首先使用阈值分析的方法,将机器人不能翻越的障碍物提取出来,然后使用图像的腐蚀和膨胀操作滤除图像中的噪声点,最后通过连通区域分析的方法确定障碍物的位置和大小。基于上述理论,在机下,以蚈?7环境开发出巡逻机器人三维地形重建系统,并通过在实际变电站环境下的运行,测试系统的可靠性。关键词:双目视觉巡逻机器人三维地形重建算法连通区域分析R
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目录髀邸课题研究背景及意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..三维重建的意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯三维重建国内外研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.国外研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.国内研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.课题来源研及主要研究内容⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..双目立体视觉与地形重建⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯巡逻机器人系统⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯机器人总体任务要求⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.巡逻机器入总体系统结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.魅诵凶呦低场巡逻机器人运动控制系统⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..巡逻机器人软件系统⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯立体视觉⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..视觉理论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯摄像机坐标系统描述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.苛⑻⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..基于的双目相机标定方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯特征匹配⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.单目相机的标定⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..双目相机的标定⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..基于的双目相机标定原理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.算法实现步骤⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.实验分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..匦沃亟ā三维地形实时图像与数据的保存⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯西南科技大学硕士研究生学位论文第页.
环境建模⋯⋯⋯道路的提取⋯..⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.求取道路平面方程⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..高度图的求取⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯动态路面检测⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.贝叶斯滤波原理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.滤波器原理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..简化的滤波平面跟踪算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.高度图的预处理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..高度图像的阈值处理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯高度图像的平滑处理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.兄德瞬ā数学形态学处理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.局部地图重建⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.高度图的连通区域分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.障碍物的定位⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯全局地图重建⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.蚆樯堋电子地图绘制⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯障碍物实时更新⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.三维地形数据的恢复⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..系统实现及测试⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.系统软件设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.移动机器人双目视觉硬件选择⋯⋯