视觉导引可移动机器人中的空间不确定性的表示和推理

本文通过对视觉导引可移动机器人建模、导航和规划中涉及的空间不确定性问题的研究,提出了一套系统的空间不确定性的表示和推理方法.     

一个可移动机器人导航的计算机视觉系统

我们设计了一个简单的、基于知识视觉的系统.它能从图象中找出道路作为可移动机器人的指南.这种模式处理意外情况是有效的.下一步将求精领域知识,使系统性能更好.     

机器人插件作业的视觉导引方法研究

插件作业（parts mating）是装配机器人的一项基本作业环节．本文介绍了以双目立体视觉 实现该作业的视觉导引方法．该方法通过采用人机交互方式,借助于人的智慧,提高了图像 特征提取和匹配的准确性和可靠性、可直观准确地给出插件作业的动作参数,克服了自动视 觉计算复杂、鲁棒性差的缺点,适用于机器人遥操作作业．实验表明,基于人机交互的机器 人插件作业在立体视觉导引下是完全可行的．     

新型软件加快视觉导引机器人的部署

全球领先的机器视觉传感器供应商康耐视公司近日为其屡获殊荣的In-Sight视觉传感器发布了In-Sight Explorer软件3．3版。该软件包括新型的校准和通信等多种工具．从而有效缩短了将产品部署在机器人导向和检查系统时的整合时间。推出这款新型软件之后．In-Sight成为了工业机器人行业中最佳的视觉传感器。该软件包括以下功能：     

计算机视觉在机器人目标定位中的应用

计算机视觉是一门新兴的发展迅速的学科,计算机视觉的研究已经历了从实验室走向实际应用的发展阶段.由于视觉信息容量大,在实际应用中直观有效,所以运用视觉来寻找和确定目标的方位是机器人发展中一个很重要的方法,近年来它广泛应用于工业自动化装配领域中,同时对视觉系统的要求也越来越高.文中介绍并分析了当前国内外基于视觉的几种主要的目标定位方法在实际中的应用,例如移动机器人自主导航定位系统、手眼立体视觉系统等.     

可移动机器人位置跟踪的数字控制原理

本文首先对可移动机器人的运动学进行了分析,建立了运动学模型,然后采用数字控制原理对此系统进行了校正,并且通过仿真与实测试验对各环节的参数进行了整定.     

全景视觉在机器人自主定位中的应用

研究一种基于全景视觉的机器人自主定位的方法。利用光学视觉原理,设计了一种全景视觉传感器,从而获得机器人周围环境的全方位景物的图像。通过去除全景图像的噪声、分割颜色阈值、计算中心点等处理,识别出机器人周围景物的已知路标,采用三角定位法,计算出机器人的坐标,从而为机器人的导航、避碰等任务奠定良好的基础。实验结果表明,此方法对于机器人自主定位具有一定的可行性。     

基于视觉的高速寻线机器人设计与实现

针对某些机器人比赛中对机器人寻线行走速度方面的特殊要求，本文提出了一种全新的高速寻线行走机器人设计方法，即采用低分辨率摄像头作为寻线传感器，增大寻线预判距离。机器人的核心控制器采用Freescale HCS12 16位单片机，系统利用片内A／D完成视频捕捉，通过视频处理和转向、速度控制，最终实现机器人高速寻线行走。     

机器人双目立体视觉测距技术研究与实现

机器人视觉是一种重要的机器人传感技术,主要应用于机器人定位和检测之中;文章阐述了构建机器人双目立体视觉测距系统的方法,并运用Labview对所设计的系统加以实现;完成了图像的采集、预处理和边缘检测;通过在Labview中的C语言接口调用C算法程序,进行了物体特征识别和目标物体测距的算法实现;实验表明焦距、滤波算法和外围光源都会对测量结果会产生较大影响;在相同检测距离不同焦距时得到的检测精度会有一些偏差;并且加入低通滤波,可增加图像识别的精度,进而使特征点匹配和检测的精度都有所提高,对提高系统的检测精度具有实际意义。     

一种基于视觉的足球机器人体系结构方案

以参加机器人足球世界杯赛(FIRA RWC2002)RoboSot项目的全自主型足球机器人系统为研究对象,详细介绍了全自主型足球机器人的体系结构,重点探讨了机器人的视觉感知系统,并且针对一组完整的射门动作对系统做出了分析和评价。     

智能车视觉导航系统

本文介绍一个移动机器人的视觉导航系统,该系统采用黑白图象进行特定环境的道路边缘检测.其道路边缘检测方法具有一定的抗干扰能力.在该系统的引导下,我们自行研制的自主移动车可用每小时1公里的速度在校园内的道路上自动行驶.     

神经网络PID 控制的机器人视觉反馈跟踪

探讨针对视觉空间的非完整移动机器人的跟踪控制问题。在不校准摄像机视觉参数的情况下,利用视觉反馈得到的信息,设计出非完整移动机器人轨迹跟踪的神经网络控制器。将BP网络与PID控制相结合,避免复杂的公式推导,解决参数不校准下的控制问题,并很好的实现跟踪。仿真结果证明了文中方法的有效性。     

基于EKF的全景视觉机器人SLAM算法

研究全景视觉机器人同时定位和地图创建（SLAM）问题。针对普通视觉视野狭窄, 对路标的连续跟踪和定位能力差的问题, 提出了一种基于改进的扩展卡尔曼滤波（EKF）算法的全景视觉机器人SLAM方法, 用全景视觉得到机器人周围的环境信息, 然后从这些信息中提取出环境特征, 定位出路标位置, 进而通过EKF算法同步更新机器人位姿和地图库。仿真实验和实体机器人实验结果验证了该算法的准确性和有效性, 且全景视觉比普通视觉定位精度更高。     

一种基于视觉的移动机器人定位系统

具有自主的全局定位能力是自主式稳定机器人传感器系统的一项重要功能,为了实现这个目的,国内外均在不断地研究发展各种定位传感器系统,这里介绍了一种采用光学蝗全方位位置传感器系统,该传感器系统由主动式路标、视觉传感器、图象采集与数据处理系统组成,其视觉传感器和数据处理系统可安装在移动机器人上,然后可通过观测路标物「视角定位的方法,计算出机器人在世界坐标系中的位置和方向,实验证明,该系统可以只的在线定位,     

自动机器人视觉控制系统

ABU（亚广联）于2002年8月31日在日本东京举行了首届亚太地区大学生机器人大赛，CCTV中国大学生机器人大赛冠亚军得主中国科技大学机器人队代表中国参赛并荣获亚军，我们研制的由视觉系统控制的机器人还获得了最高技术奖，成为本次大赛的一个亮点，本文介绍了这个机器人的视觉控制系统。     

计算机视觉导航综述

导航技术是移动机器人核心技术,移动机器人又有多种导航方式,本文对各种导航方式进行了分析比较,提出由于计算机视觉理论及算法的发展,又由于和激光、雷达和超声在导航方面相比,视觉导航具有很多优点,因此视觉导航被大量地采用。根据移动机器人是在导航过程中对图像进行处理,实时性差始终是一个非常棘手的问题,提出解决该问题的关键在于设计一种快速图像处理方法。     

图像尺寸对机器人视觉定位实时性的影响研究

尺度不变特征变换（Scale Invariant Feature Transform,SIFT）算法由于具有尺度、旋转和光照不变等特性,被广泛应用到移动机器人视觉定位领域。由于定位计算中使用的特定标示物图像及背景图像的尺寸对定位计算时间影响较大,为提高移动机器人视觉定位的实时性能,分别改变待识别图像以及背景图像的尺寸,进行了图像匹配实时性测试实验。实验结果表明,特定标示物图像和背景图像的尺寸缩小到40%～60%时,移动机器人视觉定位实时性提高30%～40%左右,特征点数减少20%～30%左右。在满足定位精度要求的情况下,大大提高了定位的实时性。由此可知,通过合理选择图像的尺寸不仅可以满足匹配精度,还能提高移动机器人的视觉定位效率,对于类似该实验使用的移动机器人视觉定位具有广泛的指导意义。     

基于全景视觉与里程计的机器人自定位方法研究

通过分析全景视觉与里程计传感器的感知模型的不确定性，提出了一种基于路标观测的移动机器人自定位算法. 该算法利用卡尔曼滤波器，融合多种传感器在不同观测点获取的观测数据完成机器人自定位．与传统的、采用单一传感器自定位的方法相比，它利用视觉和里程计的互补特性，提高了自定位的精度．实验结果证明了上述方法的有效性．     

一种基于GOR+GPU算法的机器人视觉导航方法

提出一种一般物体识别(GOR)方法.借鉴词袋(BOW)的统计模型,利用SIFT(尺度不变特征变换)检测算子进行特征向量描述.为了增加信息的冗余度,利用物体部件空间关系的统计信息来描述一幅图片中所有特征点的空间(相对距离和角度)关系,增广了原BOW模型中的特征向量.运用无监督判别分类器支持向量机(SVM)来实现分类识别.与此同时,采用GPU加速技术来实现SIFT特征提取与描述,以保证其实时性.然后,存手绘地图辅助导航的基础上,将该方法成功地应用到室内移动机器人导航上.实验结果表明,基于该方法的机器人导航技术具有较强的鲁棒性和有效性.     

移动机器人视觉导航控制研究

该文研究了移动机器人视觉导航的控制问题。针对导航中的图像畸变以及视野有限易造成导航线丢失等问题,提出了一种简单的单目视觉目标定位算法和一种新的控制策略。在导航时,首先利用定位算法精确地获取地面目标的深度信息,然后控制机器人沿一系列切线方向平滑接近导航线(或目标),并根据实施控制的时间间隔控制速度,以保证机器人视野中导航线(或目标)不丢失。实际的应用证明了该定位算法和策略的有效性。