机器人双目视觉定位技术分析

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1、2机器人双目视觉定位技术研究新方法不断涌现。立体视觉是计算机被动测量方法中最重要的感知技术，它直接模拟了人类视觉处理景物的方式，可以在多种条件下灵活地测量景物的立体信息，其作用是其它计算机视觉方法所不能取代的，对它的研究，无论是从视觉生理的角度还是在工程应用中都具有十分重要的意义。应用立体视觉进行导航的自主机器人车利用多个(一般两个)摄像机获得场景的二维图像信息，通过立体视觉算法，确定自主机器人车所在位置的三维路况信息，从而起到导航作用。双目立体视觉技术是人工智能的研究课题，利用立体视觉技术建立专家系统有

2、广阔发展前景。1．3国内外的研究状况由于计算机技术、超大规模集成电路技术、人工智能技术以及知识工程等学科的飞跃发展，另一方面由于民用和军事工业生产的急需，使得上述学科的技术成果有了在机器人智能化研究领域得到实现的可能。世界各国都很重视智能机器人视觉系统的研究工作，并且投入了大量的人力和物力。国外：美国Carnegie．Mellon大学研制的NAVLAB自主车(AutonomousVehicle)，它采用了多传感器信息处理和理解系统，系统包括声纳、激光测距、双彩色摄像机平台及目标识别与跟踪摄像机等多种传感器

3、。美国斯坦福研究所(StanfordResearchInstitute)早期研制的机器人Shakey(沙克依)，它是一种典型的“眼一车”系统。Shakey的主要感觉器官是“眼”，也就是它的视觉系统，安装可动头部的摄像机和光学测距器。Shakey的主要功能是在视野范围内识别对象，依靠积累的经验求解行动规划i以及对识别出的目标物体进行跟踪。日本大阪大学自适应机械系统研究院研制了一种自适应双目视觉伺服系统，利用双目立体视觉的原理，如每幅图像中相对静止的三个标志为参考，实时计算目标图像的雅可比短阵，从而预测出目标

4、下一步运动方向，实现了对运动方式未知的目标的自适应跟踪。该系统仅要求两幅图像中都有静止的参考标志，无需摄像机参数。而传统的视觉跟踪伺服系统需事先知道摄像机的运动、光学等参数和目标的运动方式。日本奈良科技大学信息科学学院提出了一种基于双目立体视觉的增强现实系统(AR)注册方法，通过动态修正特征点的位置提高注册精度。该系统将单摄像机注册(MR)与立体视觉注册(SR)相结合，利用MR和三个标志点算出特征点在每个图像上的二维坐标和误差，利用SR和图像对计算出特征点的三维位置总误差，反复修正特征点在图像对上的二维坐

5、标，直至三维总误差小于某个阈值。该方法比仅使用MR或SR方法大大提高了AR系统注册深度和精度。第一章绪论3日本东京大学将实时双目立体视觉和机器人整体姿态信息集成，开发了仿真机器人动态导航系统。该系统实现分两个步骤：首先，利用平面分割算法分离所拍摄图像对中的地面与障碍物，再结合机器人身体姿态的信息，将图像从摄像机的二维平面坐标系转换到描述躯体姿态的世界坐标系，建立机器人周围区域的地图；基次根据实时建立的地图进行障碍物检测，从而确定机器人的行走方向。日本冈山大学使用立体显微镜、两个CCD摄像头、微操作器等研制

6、了使用立体显微镜控制微操作器的视觉反馈系统，用于对细胞进行操作，对钟子进行基因注射和微装配等p，61。国内：我国对机器人视觉系统的研究开始于八．五期间，目前已经取得了一定的研究成果。由清华大学计算机系徐光佑教授领导的机器人视觉科研组研制的，基于CAD模型的多传感器视觉系统CMMS(CADModelBasedMultipleSensorVisionSystem)．CMMS是适用于装配机器人的视觉系统，它把CAD技术与机器人视觉相结合，以CAD--维建模系统为基础，自动生成视觉系统模型及识别定位策略。装配机器

7、人的视觉引导除了要求实时以外，主要的特点是要满足空间路径规划、装配操作的多层次、多分辨率的导引以及定位跟踪的要求。为此，CMMS采用分层的多传感器的处理结构：第一层是多视角图像投影三维信息的获取和物体的识别；第二层是基于预测的物体的识别和定位与跟踪；第三层是结构光三维信息的获取以及各层信息的处理和融合。CMMS系统硬件由SUN3工作站ImageBox图像系统、PUMA．560机械手以及全局和移动式视觉系统组成。哈工大采用异构双目活动视觉系统实现了全自主足球机器人导航。将一个固定摄像机和一个可以水平旋转的摄

8、像机，分别安装在机器人的顶部和中下部，可以同时监视不同方位视点，体现出比人类视觉优越的一面。通过合理的资源分配及协调机制，使机器人在视野范围、测精度及处理速度方面达到最佳匹配。双目协调技术可使机器人同时捕捉多个有效目标，观测相遇目标时通过数据融合，也可提高测量精度。在实际比赛中其他传感器失效的情况下，仅仅依靠双目协调仍然可以实现全自主足球机器人导航14J。火星863计划课题“人体三维尺寸的非接触测量”，采用“双视点投影光栅三维