基于机器视觉的机器人路径规划与远程控制方法研究

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1、分类号TP391密级UDC学校代码10500工程硕士学位论文（非全日制）题目：基于机器视觉的机器人路径规划与远程控制方法研究英文题目：TheResearchoftheRobot5sPathPlanningandRemoteControlMethodBasedonMachineVision学位申请人姓名：徐秋锦申请学位领域名称：计算机技术指导教师姓名：张子蓬副教授刘艳丽副教授二O一六年十一月分类号密级UDC学校代码10500工程硕士学位论文（非全日制）题目基于机器视觉的机器人路径规划与远程控制方法研究英文题目TheResearchoftheRobot5sPa

2、thPlanningandRemoteControlMethodBasedonMachineVision研究生姓名（签名）校内导师姓名（签名）职称校外导师姓名（签名）职称申请学位领域名称领域代码论文答辩日期学位授予日期学院负责人（签名）评阅人姓名评阅人姓名2016年11月21日摘要随着计算机科学、控制算法及理论、人工智能技术的快速发展，机器人远程控制技术在日常生活中的应用日益广泛，在深海探险、恶劣工作环境中作业等领域也起着至关重要的作用。机器人的远程控制技术突破了传统现场控制方式的空间限制的同时，也增强了机器人的自主性。机器视觉是机器人学的一个分支，是通过

3、机器人代替人眼采集环境中的视觉信息并进行分析处理的一门学科。近年来，机器视觉技术与机器人远程控制技术结合的愈发紧密。通过引入机器视觉技术，机器人可以更好的适应环境的变化，提升了机器人远程控制系统的鲁棒性。通过通信网络，机器人将视觉信息反馈给远程用户，用户可通过视频监控机器人，丰富了系统人机交互的方式。机器人的路径规划是机器人远程控制技术的研究热点，机器人首先感知外部环境信息，分析处理这些信息并作出决策，规划出自身的运动路径。机器人主要通过传感器感知外部环境信息。相比其他传感器，视觉传感器为机器人提供了较为全面的环境信息，结合机器视觉技术进行路径规划，增强了

4、机器人理解外部环境信息的能力，提高了路径规划的效果。此外，通过机器视觉视频交互，用户可指定机器人路径规划的目标点，增强机器人路径规划的趋向性。本文首先介绍远程控制技术的国内外发展情况，基本的机器视觉图像预处理理论知识。其次，针对路径规划问题，分析了全局路径规划以及局部路径规划中存在的问题，设计了一种结合全局路径规划以及局部路径规划的混合路径规划方法，该方法首先通过全局路径规划规划处全局路径，用于指导机器人运行。在机器人运行过程中，提出了一种基于感知哈希算法的局部障碍物检测方法，检测出机器人没有先验性知识的局部障碍物信息，用于机器人局部路径规划。然后介绍了一

5、种基于机器视觉的机器人远程控制方法，对其控制策略与关键技术进行了分析。确定了系统的通信方案，对系统的软硬件结构进行初步的设计。最后，对系统的指令通信，视频传输过程进行测试，在Matlab平台上对混合路径规划算法进行了仿真，取得了不错的效果。关键词：机器人技术，机器视觉，路径规划，无线通信，视频传输IAbstractTheremotecontroltechnologyofrobothadbeenwidelyusedindailylifewiththerapiddevelopmentofcomputerscience,thetheoryofcontrolalg

6、orithmsandartificialintelligence.Alsoithasplayedanimportantroleinpoorworkingconditionslikedeep-seaexploration.Comparedtothetraditionalmethodoffieldcontrol,theremotecontroltechnologyofrobotnotonlybrokethroughthelimitsofspace,butalsoenhancedtherobot’sautonomy.Machinevisionisabrancho

7、frobotics,anditcananalysesthevisualinformationoftheenvironmentcollectedbythecamerainsteadofhumaneyes.Inrecentyears,machinevisionhasgotclosercontactwiththeremotecontroltechnologyofrobot,andtherobotcouldbetteradapttothechangesoftheenvironmentwiththeintroductionofthemachinevision,the

8、robustnessofitsremotecontrolsyste