视觉引导的轮式机器人目标识别及跟踪开题报告

 2022-01-09 06:01

全文总字数:3756字

1. 研究目的与意义(文献综述)

制造能够替代人劳动的机器一直是人类的梦想,但目前即使是世界上智能最高的机器人,对外部环境变化的适应能力也非常有限,距人们预想的目标还有很大距离,这极大地影响了机器人的推广使用。其中的一个重要原因就是机器人缺乏像人一样的感知能力。为解决这一问题,学者们开始为机器人添加各种外部传感器,其中比较重要的一种就是视觉传感器。视觉是人类感知客观世界的主要信息来源,信号处理理论与计算机岀现以后,人们试图用摄像机获取环境图像并转 换成数字信号,用计算机实现对视觉信息处理的全过程。视觉处理的研究目标是使计算机能够通过一幅或多幅图像认知周围环境信息。这种能力不仅使机器感知环境中物体的几何信息,包括形状、位置、姿态、运动等,而且能对它们进行描述、存储、传输、识别与理解等处理。机器视觉主要研究用计算机模拟人的视觉功能,从客观事物的图像或图像序列中提取信息,进行处理并加以理解,最终对 客观世界的三维景物和物体进行形态和运动识别。在机器人技术中,机器人视觉 被认为是研究智能机器人的一个重要分支。它是一个重要的、有相当难度的研究领域。 机器人视觉是指使机器人具有视觉感知功能的系统,是机器人系统组成的重要部分之一。机器人视觉可以通过视觉传感器获取环境的二维图像,并通过视觉处理器进行分析和解释,进而转换为符号,让机器人能够辨识物体,并确定其位置。

在现代工业自动化生产过程中,机器视觉正成为一种提高生产效率和保证产品质量的关键技术,如机械零件的自动检测、 智能机器人控制及生产线的自动监控、移动机器人视觉导航⑵等;在国防和航天 领域,机器视觉也具有相当重要的应用意义,如运动目标的自动跟踪与识别、自治战车导航、登月舱的自动着陆以及空间机器人的视觉控制等。但在机器人视觉 领域中,大部分研究仍然建立在解析式描述的基础上,并以满足某些特定任务 为目标,因而在实际中的应用十分有限。如何使机器人具有类似人类视觉的能力, 是一个需要长期研究的问题。诸多研究表明〔4%视觉传感器(一般为CCD摄像机)方式具有信号探测范围宽、获取信息完整等优点,将成为轮式移动机器人的一个主要发展方向。近几年来,由于计算机图像处理能力和技术的飞速发展以及大量的数字图像处理设备性能价格比的提高,加之视觉系统的优势,机器人视觉系统在轮式移动机器人中的应用越来越受到人们的重视并表现出很好的发展前途。

2. 研究的基本内容与方案

研究双目视觉技术,实现三维空间中目标物体的立体匹配和识别。

在轮式机器人(二轮平衡)上安装两个摄像头,在机器人的视觉有效范围内放置一个目标物体,利用机器人配置的摄像头对多目标物体进行立体匹配和识别。

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3. 研究计划与安排

2020.2.24——2020.3.20 查阅资料,完成文献翻译和开题报告

2020.3.21——2020.4.25 完成论文草稿

2020.4.26——2020.5.15修改完成论文终稿

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4. 参考文献(12篇以上)

(1)陈思涵,基于视觉引导的自平衡机器人控制系统研究(大连海事大学),大连海事大学 2017

(2)zhang nana;zhang jin(a shanghai jian qiaouniversity, shanghai, china b shanghai ocean university, shanghai, china)optimization of face tracking based on kcf and camshift procedia computer science 2018 vol.131 p158-1661877-0509

(3)沈思源,李震霄,孙伟(中国矿业大学信息与控制工程学院)基于改进camshift的无人机目标跟踪算法研究,微电子学与计算机2019第36卷第11期p76-83,1000-7180

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