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      壁面移動機器人視覺檢測技術(shù)發(fā)展研究概述*

      2021-01-04 01:47:55
      科學(xué)與信息化 2021年1期
      關(guān)鍵詞:視差雙目移動機器人

      重慶科技學(xué)院 機械與動力工程學(xué)院 重慶 401331

      引言

      爬壁機器人是特殊的移動機器人,在工業(yè)場景中應(yīng)用相當(dāng)廣泛,比如應(yīng)用于檢查和維護海面船只、油罐和高層建筑玻璃板等場合。一般來講,爬壁機器人要在未知環(huán)境中實現(xiàn)安全、可靠地作業(yè),除了應(yīng)具有較高的運動靈活性和壁面吸附穩(wěn)定性,還需用傳感器感知周圍環(huán)境。近年來,隨著圖像傳感器硬件技術(shù)以及圖像處理技術(shù)的飛速發(fā)展,機器視覺已成為爬壁機器人檢測技術(shù)發(fā)展的重要方向。

      1 障礙檢測技術(shù)

      非接觸式檢測技術(shù)是當(dāng)前壁面障礙檢測主流方式,包括超聲波、紅外探測、激光測距和視覺檢測等。因為反射信號面積較小,通常對于表面體積不大的壁面障礙來說超聲波和紅外技術(shù)表現(xiàn)不佳;激光掃描面積大,精度高,但由于成本高昂,普及難度較大。視覺檢測因其具有成本低、精度高、實時性好等優(yōu)點,基于視覺的檢測技術(shù)在壁面障礙檢測和目標(biāo)定位應(yīng)用較為廣泛。根據(jù)所使用的相機數(shù)目視覺檢測技術(shù)可分為單目視覺、雙目視覺、多目視覺檢測。實際應(yīng)用中雙目視覺障礙檢測成本較單目系統(tǒng)高,但是與超聲波、紅外探測、激光測距等方案相比成本又較低,而且雙目視覺系統(tǒng)沒有樣本的概念,無須維護樣本數(shù)據(jù)庫。雙目視覺技術(shù)直接利用視差計算距離,精度比單目高。因而雙目立體視覺技術(shù)較單目視覺技術(shù)在障礙檢測領(lǐng)域有更多的應(yīng)用。

      2 基于視覺技術(shù)的障礙檢測研究現(xiàn)狀

      2004年,發(fā)射的火星探測車機遇號和勇氣號通過對拍攝到的圖像對進行圖像預(yù)處理、立體匹配、三維重建等方法檢測出障礙物信息[1]。2005年,王輝[2]通過區(qū)域分割,把圖像對應(yīng)點的匹配問題簡化為區(qū)域邊界點的匹配,將障礙物三維信息計算轉(zhuǎn)化為視差的判斷,提高了匹配的速度,解決了立體視覺障礙檢測匹配精度以及匹配算法的實時性問題。2010年,譚磊[3]通過引入LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器,在HSV空間內(nèi)分割圖像,有效地消除了環(huán)境因素對視覺障礙檢測的影響,并根據(jù)攝像機模型幾何關(guān)系,推導(dǎo)圖像坐標(biāo)與機器人坐標(biāo)的轉(zhuǎn)換關(guān)系,實現(xiàn)障礙物的快速準(zhǔn)確定位,使得該方案對環(huán)境光線變化和陰影有較強的自適應(yīng)能力。2012年,何少佳[5]采用小目標(biāo)閾值選取法,對圖像進行分割,然后采用目標(biāo)場景匹配法和目標(biāo)投影匹配法相結(jié)合的方法,獲取分割后目標(biāo)像素的差異和投影的變化,并依據(jù)此提取障礙物。2016年,劉昱崗[5]通過雙目圖像視差和三角測量原理獲取圖像中各目標(biāo)的實際坐標(biāo),設(shè)定最大深度計算最小視差,依據(jù)視差閾值提取障礙。2017年,王軍華[6]利用預(yù)檢驗法和內(nèi)點閾值限定法對采用隨機采樣一致性估計的平面擬合法進行改進,實現(xiàn)障礙物快速檢測。2020年,唐東林[7]針對壁面障礙物的不確定性,通過建立壁面檢測模型約束檢測范圍,引入面積閾值,過濾干擾進行障礙物提取,提出了一種障礙物定位算法,解決障礙物中心視差丟失問題。

      3 總結(jié)與展望

      基于視覺技術(shù)的障礙檢測技術(shù)的應(yīng)用潛力可在工業(yè)、農(nóng)業(yè)及軍事等多個領(lǐng)域有著廣闊前景,是未來一個很重要的發(fā)展方向。同時隨著近年來視覺技術(shù)的飛速發(fā)展,將雙目立體視覺技術(shù)應(yīng)用于移動機器人已有較多研究。但是雙目立體視覺當(dāng)前仍存在一些不足:

      對計算單元的性能要求非常高,導(dǎo)致雙目系統(tǒng)的產(chǎn)品化、小型化的難度較大。

      雙目的配準(zhǔn)效果,直接影響障礙檢測的準(zhǔn)確性。視覺檢測技術(shù)高度依賴圖像的質(zhì)量,實際檢測過程中雙目視覺系統(tǒng)對環(huán)境光照非常敏感,光照角度或強度等環(huán)境因素的變化均會導(dǎo)致拍攝的兩張圖片亮度差別較大,使得系統(tǒng)對匹配算法的要求極高。

      這兩點不足直接導(dǎo)致了視覺技術(shù)在壁面障礙檢測應(yīng)用中易用性較低,雙目系統(tǒng)的大型化必然影響壁面移動機器人的壁面吸附穩(wěn)定性。視覺系統(tǒng)不如人眼適應(yīng)性強和敏感,環(huán)境光影的變化通常導(dǎo)致檢測系統(tǒng)的誤檢或漏檢。那么在當(dāng)視覺系統(tǒng)硬件水平尚未滿足工業(yè)環(huán)境檢測條件前,可采用將視覺系統(tǒng)與多傳感器相融合的方法,利用多傳感器采集的信息與機器視覺提取障礙信息融合綜合提取的信息能解決單一視覺系統(tǒng)的局限,提高融合后的系統(tǒng)可信度和準(zhǔn)確度。同時,解決和改善雙目立體視覺理論上的缺陷與不足才能逐步提高視覺技術(shù)在障礙檢測領(lǐng)域的實用性與易用性。

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