文档介绍：内容提要
自然环境中视觉导航的研究涉及到计算机视觉的许多方面,是一个极有
意义但又颇具难度的综合性课题。视觉导航的基本要求是机器人能够自主
进行全局定位、道路跟踪和障碍物检测,其中的每一部分都要以环境建模为
基础。本论文提出了面向任务的多尺度全视野环境综合建模方法,将路标定
位的全景图像建模、道路识别的全方位图像建模和障碍物检测的双目注视图
像建模相结合,改进了依赖局部、单一信息的视觉导航方法。本论文研究了
灵巧传感器设计、鲁棒视觉算法和多层次模型表示等问题,主要贡献有:基于
图像稳定和全景外极面图像分析的环境建模方法,全方位图像特征和神
E
经网络相结合的道路建模方法,以及基于重投影变换的双目障碍物检测方
法。论文给出了大量室外景物建模的实验结果。
图书在版编目( )数据
DJQ
全视野时空视觉导航:真实景物的成像、建模与表示
0
朱志刚—北京:高等教育出版社,
研究生教材
JTCO
全朱计算机视觉导航研究
生教材
UQ
中国版本图书馆数据核字( )第号
DJQ
全视野时空视觉导航———真实景物的成像、建模与表示
朱志刚
出版发行高等教育出版社
社址北京市东城区沙滩后街号邮政编码
电话传真
网址://
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责任编辑康兆华
封面设计张楠
责任绘图郝林
版式设计史新薇
责任校对朱惠芳
责任印制
前言
自然环境中视觉导航的研究涉及到计算机视觉中的各个主要
方面,是一个极有意义但又颇具难度的综合性课题。机器人视觉
导航的基本要求是机器人能够自主进行全局定位、道路跟踪和障
碍物检测,其中每一部分都要以环境建模为基础。而真实景物的
环境建模又离不开三个主要部分:灵巧视觉成像、鲁棒视觉算法和
多层次视觉表示。本书是笔者年在清华大学所做博士论文
的修订版。在论文中笔者系统、深入地研究了视觉导航中的自然
环境建模问题,主要内容包括以下几个方面。
提出了面向任务的多尺度全视野的环境综合建模方法。
将路标定位的全景图像建模、道路识别的全方位图像建模和目标
(障碍物)检测的双目注视图像建模相结合,改进了依赖局部、单一
信息的视觉导航方法。研究了面向任务的环境建模方法中的传感
器设计、视觉算法和模型表示等问题。
提出了由非精确摄像机运动下的图像序列建立环境全
E
景模型的两步法,即基于运动滤波的图像稳定和基于时空频
域遮挡模型的全景外极面图像分析。本文推广了全景图像方法和
外极面图像方法,使之能适用于具有抖动特征的图像序列分析,并
避免了一般运动视觉方法的不适定问题、特征对应问题,以及基于
空域约束的迭代方法的局部最小化等问题。
前言
提出了全方位图像特征和神经网络相结合的道路建模方
法,较好地解决了机器人依赖局部视野信息导致迷路、视觉算法依
赖特定环境特征导致推广性差等问题。本文提出了主分量分析和
变换相结合的全方位图像特征空间数据压缩和旋转不变
Gpvsjfs
特征提取方法,设计了基于识别道路类型进行道路方向估计的组
合神经元网络,从而提供了一种使机器人自动适应不同道路类型
的有效方法。
提出了基于重投影变换的障碍物检测方法,超越了传统立
体视觉方法中特征抽取、匹配和三维恢复的模式。设计了无特征
提取和对应的立体视觉新算法,并给出了克服摄像机俯仰影响的
动态重投影变换算法,增强了系统在颠簸道路上运行的自适应性。
利用重投影变换后的双目图像对中的路面特征零视差的特性,通
过障碍物判断、区域确定和三维测量的“分步渐进”过程,实现了对
路面障碍物高效可靠的实时检测。
系统实现:( )实现了全景建模中的图像稳定、遮挡恢复
和深度分层,从而为机器人全局定位的自然路标提取和真实环境
再现的图像合成建立了基础;( )设计和实现了适用于室外自然
环境的全方位成像系统和单摄像机