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《基于單目視覺的移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航算法研究進(jìn)展new》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在教育資源-天天文庫(kù)。
1、第25卷第1期控制與決策2010年1月Vol.25No.1ControlandDecisionJan.2010文章編號(hào):100120920(2010)0120001207基于單目視覺的移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航算法研究進(jìn)展aba夏庭鍇,楊明,楊汝清(上海交通大學(xué)a.機(jī)器人研究所,b.自動(dòng)化系,上海200240)摘要:基于單目視覺的移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航的研究,涵蓋了機(jī)器視覺、模式識(shí)別和多目標(biāo)跟蹤多個(gè)領(lǐng)域.其算法框架不僅成功應(yīng)用于移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航,還為目標(biāo)檢測(cè)、識(shí)別與跟蹤領(lǐng)域的研究提供了可供參考的模型.該綜述將以算法發(fā)展歷史為脈絡(luò),結(jié)合一些典型系統(tǒng),通過對(duì)關(guān)鍵技術(shù)和算法結(jié)構(gòu)的分析比較,
2、總結(jié)算法本身的發(fā)展前景和由此發(fā)展起來的可供相關(guān)研究參考的算法框架.關(guān)鍵詞:移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航;機(jī)器視覺;模式識(shí)別;目標(biāo)跟蹤中圖分類號(hào):TP242.6文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:AProgressinmonocularvisionbasedmobilerobotnavigationabaXIATing2kai,YANGMing,YANGRu2qing(a.ResearchInstituteofRobotics,b.AutomationDepartment,ShanghaiJiaotongUniversity,Shanghai200240,China.Correspondent:XIA
3、Ting2kai,E2mail:xiatingkai2004@sjtu.edu.cn)Abstract:Themonocularvisionbasedmobilerobotsnavigationsystemisstudiedbasedonthreecorrespondingareas,machinevision,patternrecognitionandmultipletargetstracking,whichprovidesausefulalgorithmframeworkforobjectrecognitionandtrackingexceptforthen
4、avigation.Thedevelopmenthistoryoftheexistingalgorithmsandsometypicalsystemsarereviewed.Thensomepromisingtechnologiesandalgorithmstructuresareanalyzed.Finally,theprospectiveofthealgorithmisdiscussedandthealgorithmframeworkthatmaybeusefulforrelatedresearchfieldsissummarized.Keywords:Mo
5、bilerobotnavigation;Machinevision;Patternrecognition;Objecttracking[2]1引言內(nèi)容.第2階段的研究開始轉(zhuǎn)向復(fù)雜的結(jié)構(gòu)化道室外移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航技術(shù)的基本任務(wù)是,通過路、城市環(huán)境和非結(jié)構(gòu)化環(huán)境(野外環(huán)境).機(jī)器學(xué)習(xí)傳感器給出移動(dòng)機(jī)器人與環(huán)境的相對(duì)位姿,為機(jī)器理論,更復(fù)雜的濾波技術(shù)以及傳感器融合技術(shù)被引人進(jìn)行局部路徑規(guī)劃.在已有的導(dǎo)航技術(shù)中,基于視入該檢測(cè)系統(tǒng),傳感器層面和算法層面的融合成為覺的方法由于其豐富的傳感器信息和最接近人類的這個(gè)時(shí)期研究的重點(diǎn).但同時(shí),由于面臨的問題更為感知方式,成為最具有研究
6、前景的方法之一.在視覺發(fā)散和復(fù)雜,未象第1階段的研究那樣形成一個(gè)“標(biāo)方法中,基于單目視覺的算法由于在魯棒性和效率準(zhǔn)”的算法框架.第3階段研究的基本思想是“基于之間達(dá)到了較好的平衡,且只需要相對(duì)廉價(jià)的設(shè)備,單幅圖像的三維重構(gòu)”,試圖通過分析單幅圖像在多從而獲得了最為廣泛的研究.到目前為止,這類算法尺度下的特征,以基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法來重構(gòu)三維的發(fā)展大致分為3個(gè)階段:第1階段研究主要針對(duì)場(chǎng)景,最終分析出移動(dòng)機(jī)器人周圍環(huán)境的“可通行區(qū)結(jié)構(gòu)化環(huán)境的應(yīng)用,其中小范圍環(huán)境中通常使用基域”.這個(gè)研究思路將原先由距離傳感器(如超聲測(cè)于地圖的方法,但基本停留在實(shí)驗(yàn)室階段;針對(duì)公路距
7、儀、激光雷達(dá)等)完成的任務(wù)改為完全用視覺方法環(huán)境的應(yīng)用則不創(chuàng)建全局地圖,大多依賴地面標(biāo)線來實(shí)現(xiàn),以包含障礙物信息的局部地圖代替結(jié)構(gòu)化特征進(jìn)行局部相對(duì)位姿估計(jì),主要面向智能交通領(lǐng)環(huán)境中的“道路”概念,為復(fù)雜環(huán)境下的移動(dòng)機(jī)器人域的應(yīng)用,如商用的道路偏移警報(bào)系統(tǒng),考慮到應(yīng)用視覺導(dǎo)航應(yīng)用提供了更有吸引力的方法,是排爆、消[1]背景,通常還包括障礙物檢測(cè)或系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)的防機(jī)器人實(shí)現(xiàn)全自主導(dǎo)航的最有前景的方法之一.收稿日期:2009201207;修回日期:2009204214.基金項(xiàng)目:上?？莆纸瞬庞?jì)劃項(xiàng)目(07pj14055);教育部博士點(diǎn)基金項(xiàng)目(200702480
8、97).作者簡(jiǎn)介:夏庭鍇
