计算机视觉导航综述(全文)

1、计算机视觉导航综述XX：1009-3044(20XX)09-11705-01RobotVisionNvigtionsSummrizeWULin(LioningFinceVoctionlCollegeInformtionTechnologyDeprtment,Shenyng110122,Chin)bstrct:Nvigtionstechniqueisthecoreofmobilerobot.Mobilerobothsmnynvigtionmethods.Thisthesismkenlysisndcontrstmongllkindsofnvigtionmethods,itgivesthtbecus

2、eofthedevelopmentofvisiontheoryndmethod,ndcompretolser,rdrndultrsonic,visionnvigtionhsmnydvntges,sovisionnvigtionredoptedinmnyfields.Mobilerobotprocessesthepictureintheprocessofnvigtion,thebdofrel-timelwysisverytoughproblem.Thekeyofsolvingthisproblembsedondesigningkindoffstpicturetretmentmethod.Keyw

3、ords:visionnvigtion;mobilerobot;picturetretment移动机器人是一种在复杂的环境下工作的具有自规划、自组织、自适应能力的机器人。移动机器人集人工智能、智能操纵、信息处理、图像处理、模式识别、检测与转换等专业技术为一体，跨计算机、自动操纵、模式识别、智能操纵等多学科，成为当前智能机器人研究的热点之一。在移动机器人的运动过程中始终要解决的是自身的导航与定位问题，相关技术研究中，导航技术可以说是其核心技术，也是其实现真正的智能化和完全的自主移动的关键技术。也就是DurrntWhyte提出的三个问题：(1)“我现在何处？”；(2)“我要往何处去？”；(3)“要

4、如何到该处去？”其中问题(1)是移动机器人导航系统中的定位及跟踪问题，问题(2)、(3)是移动机器人导航系统中路径规划问题。导航研究的目标就是没有人的干预下使机器人有目的地移动并完成特定任务，进行特定操作。机器人通过装配的信息猎取手段，获得外部环境信息，实现自我定位，判定自身状态，规划并执行下一步的动作。移动机器人的导航方式分为：基于环境信息的地图模型匹配导航；基于各种导航信号的路标导航、视觉导航和味觉导航等。 TOC o 1-5 h z 环境地图模型匹配导航是机器人通过自身的各种传感器，探测周围环境，利用感知到的局部环境信息进行局部地图构造，并与其内部事先存储的完整地图进行匹配。如两模型相互

5、匹配，机器人可确定自身的位置，并根据预先规划的一条全局路线，采纳路径跟踪和避障技术，实现导航。它涉及环境地图模型建筑和模型匹配两大问题。路标导航是事先将环境中的一些特别景物作为路标，机器人在知道这些路标在环境中的坐标、形状等特征的前提下，通过对路标的探测来确定自身的位置。同时将全局路线分解成为路标与路标间的片段，不断地对路标探测来完成导航。根据路标的不同，可分为人工路标导航和自然路标导航。人工路标导航是机器人通过对人为放置的特别标志的识别实现导航，虽然比较容易实现，但它人为地改变了机器人工作的环境。自然路标导航不改变工作环境，是机器人通过对工作环境中的自然特征的识别完成导航，但路标探测的稳定性

6、和鲁棒性是研究的主要问题。视觉导航，计算机视觉具有信息量丰富，智能化水平高等优点，近年来广泛应用于移动机器人的自主导航。视觉导航方式具有信号探测范围广，猎取信息完整等优点，是移动机器人导航的一个主要进展方向。目前国内外主要采纳在移动机器人上安装车载摄像机的基于局部视觉的导航方式，如文献中所提及的：D.L.Boley等研制的移动机器人利用车载摄像机和较少的传感器通过识别路标进行导航；.Ohy等利用车载摄像机和超声波传感器研究了基于视觉导航系统中的避碰问题等。视觉导航中边缘锐化、特征提取等图像处理方法计算量大且实时性较差，解决该问题的关键在于设计一种快速的图像处理方法或采取组合导航方式4-5。味觉

7、导航是通过机器人配备的化学传感器感知气味的浓度，根据气味的浓度和气流的方一直操纵机器人的运动。由于气味传感器具有灵敏度高、响应速度快以及鲁棒性好等优点，近年来许多研究人员在气味导航技术上做了许多研究工作。但该项技术能够真正应用到实际环境中的却很少，仍处于试验研究阶段。FigroEngineeringInc.公司研制的氧化锡气味传感器，被广泛用于气味导航试验。石英晶体微平衡气味传感器、导电聚合物气味传感器和一种模仿哺乳动物鼻子功能的电子鼻等用于移动机器人味觉导航的传感器都处于试验阶段。目前的味觉导航试验多采纳将机器人起始点和目标点之间用特别的化学药品，如酒精和樟脑丸等，引导出一条无碰气味路径，机

8、器人根据不同的道路跟踪算法，用气味传感器感知气味的浓淡和气味源的方向进行机器人导航试验。味觉导航的研究具有很好的研究价值，该种移动机器人可用来寻找化学药品泄露源。由于计算机视觉理论及算法的进展，又由于和激光、雷达和超声在导航方面相比，视觉导航具有以下几个优点：首先，即使在丢弃了绝大部分的视觉信息后，所剩下的关于周围环境的信息仍然比激光雷达和超声更多更精确；其次，激光雷达和超声的原理都是通过主动发射脉冲和接受反射脉冲来测距的，因此当多个机器人同时工作时，相互之间可能产生干扰，而视觉由于是被动测量，因此多个机器人相互之间的干扰可以减少到最小；最后，激光雷达和超声数据的采样周期一般比摄像机长，不能及

9、时对高速运动的机器人提供信息并作出规划，因此视觉传感器被大量地采纳。目前移动机器人的导航大都采纳基于视觉或有视觉参与的导航技术。最近二十年来，在未知或部分未知环境中，基于自然路标导航与定位技术的研究；视觉导航中路标的识别以及图像处理的新型快速算法的研究成为了计算机视觉的主要研究方向。视觉导航主要完成障碍物和路标的探测及识别。国内外应用最多的是在机器人上安装车载摄像机的基于局部视觉的导航方式。P.I.Corke等对有车载摄像机的移动机器人视觉闭环系统的研究表明，这种操纵方法可以提高路径跟踪精度。从视觉图像中识别道路是影响移动机器人导航性能的一个最重要因素。对于一般的图像边沿抽取而言，已有了许多方

10、法，例如，局部数据的梯度法和二阶微分法。Trhnis利用视觉探测路标来完成机器人的导航。其中路标不是预先定义的人工路标，而是在学习阶段自动提取的自然路标。在视觉导航中边缘锐化、特征提取等图像处理方法的计算量大，移动机器人是在运动中对图像进行处理，实时性差始终是一个非常棘手的问题。解决该问题的关键在于设计一种快速图像处理方法。为了满足速度的要求，基于统计计算的预值法被应用于机器人的导航，但在实际应用中发现，它抑制噪声的能力差，特别是预值的选取极大地依赖于环境，要想获得理想的结果，仅在一幅图像中的不同区域就要设置不同的预值。近些年，由于人工智能的进展，有很多好的算法被应用到移动机器人的视觉导航中去

11、。比如，根据导航图像的特点采纳边缘提取结合HOUGH变换的方法和带滤波窗的区域扫描的方法，经过检验，这两种算法都具有较好的实时性，对于直线形态的各类导航线以及对于已知半径的弧形导航线具有较高的可靠性，以上算法目前对于分支较多的直线形态的导航线以及未知半径的弧形导航线的效果不佳，这是今后努力的方向。Stnley还提出了基于神经XX络的机器人视觉导航技术。技术中估算逆雅可比矩阵，并将图像特征的变化与机器人的位置变化对应起来，通过神经XX络训练来近似特征雅可比矩阵的逆阵。该技术，通过提取几何特征、平均压缩、向量量化和主成分提取来简化图像处理，实现实时视觉导航。综上所述，移动机器人是在运动中对图像进行处理，实时性