哈尔滨工业大学工程硕士学位论文
目录
摘要 .............................................................................................................. I ABSTRACT ..................................................................................................... II 第1章绪论 .. (1)
1.1课题的研究背景、目的和意义 (1)
1.2国内外研究现状及分析 (3)
1.3本文主要研究工作 (8)
1.4本文的章节安排 (9)
第2章双目立体视觉的理论基础 (10)
2.1摄像机标定 (10)
2.1.1 摄像机透视投影模型 (10)
2.1.2 平面棋盘标定算法 (11)
2.1.3双目标定 (13)
2.1.4极线几何与立体校正 (13)
2.2立体匹配 (14)
2.2.1 立体匹配的约束条件 (15)
2.2.2 立体匹配的相似性度量 (16)
2.2.3 立体匹配的评价参数 (16)
2.2.4 立体匹配的难点 (17)
2.3三维重建 (17)
2.3.1 三维重建的基本原理 (17)
2.3.2 平行式双目立体视觉三维重建 (18)
2.4Mean Shift平滑滤波—保边平滑滤波 (20)
2.5本章小结 (21)
第3章双目立体视觉系统关键技术设计 (22)
3.1双目立体视觉系统整体框架 (22)
3.2摄像机标定 (23)
3.2.1 数据准备 (23)
3.2.2 标定部分 (25)
3.3边缘特征与抽样区域相融合的匹配方法 (26)
3.3.1 边缘特征匹配 (27)
哈尔滨工业大学工程硕士学位论文
3.3.2 边缘视差校正 (29)
3.3.3 抽样区域匹配 (30)
3.3.4 图像分割—基于边缘的区域增长 (33)
3.3.5 视差重填校正 (35)
3.4准平行式双目立体视觉三维重建 (35)
3.5面向机器人导航的立体匹配算法 (36)
3.5.1 基于子图像的边缘特征与抽样区域相结合方法 (37)
3.5.2基于子图像的边缘特征匹配方法 (38)
3.6本章小结 (39)
第4章双目立体视觉系统实验结果及分析 (40)
4.1双目立体视觉系统搭建 (40)
4.1.1 摄像头的选择 (40)
4.1.2 影响双目立体视觉精度因素 (40)
4.1.3 针对影响因素提出解决方案 (41)
4.1.4 系统搭建 (41)
4.2双目立体视觉标定结果及分析 (42)
4.2.1 摄像机标定结果展示 (42)
4.2.2 摄像机标定结果分析 (43)
4.3双目立体视觉立体匹配结果及分析 (45)
4.3.1 立体匹配使用的数据库介绍 (45)
4.3.2立体匹配结果展示及分析 (47)
4.3.3立体匹配结果综合分析 (50)
4.4双目立体视觉三维重建结果及分析 (53)
4.4.1 标准库中图片的三维重建 (53)
4.4.2 现实场景三维重建 (54)
4.4.3 三维重建结果与分析 (55)
4.5系统性能分析及改进方向 (56)
4.6本章小结 (59)
结论 (60)
参考文献 (61)
攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果 (66)
哈尔滨工业大学学位论文原创性声明及使用权限 (67)
致谢 (68)
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第1章绪论
1.1 课题的研究背景、目的和意义
机器人自20世纪诞生以来，发展迅速，已应用于各行各业，如工业、农业、军事、生活服务等，在这些领域中机器人协助或替代人类完成任务，将人类从繁杂、危险的任务中解放出来了。随着机器人技术的发展，机器人的外形越来越像人，并且智能化水平越来越高，全自主仿人智能机器人应运而生。全自主仿人智能机器人的发展目标就是像人一样自主思考、行动，充分感知外界环境并分析采集到的数据，采取相应的决策行为。全自主仿人智能机器人是多个学科相互融合的产物，如计算机科学、智能科学、仿生科学和控制科学等学科，具有强劲的发展势头。
随着机器人智能化水平的提高，机器人越来越接近人类生活，但是距离融入人类生活还需要更多技术取得突破性进展。机器人要想融入到人类生活当中，首先应该能够在人类环境中稳定的移动。而人类环境是复杂的，有很多服务于人类的静止的设施，也有些实物是处于不断的运动之中，不仅包括人类个体的运动，还包括人类使用的交通工具的移动以及存在于人类社会中的动物的运动等。这些都是智能机器人在人类环境中安全稳定运行所面临的挑战。感知外界环境是机器人在人类社会复杂环境中稳定移动的一个很重要的前提[1]，趋利避害，接近目标，避开障碍物。所以机器人导航系统应该使机器人充分的感知外界周围环境，才能够安全运行。
周围环境的三维信息（距离和方位信息）对于机器人进行可靠操作是非常重要的。获取物体三维信息的方法和手段很多，测距装置发射信号来进行的测量是主动式的，这些信号类型有红外、超声波和激光等；通过视觉获取三维信息，不需要摄像机发射信号，这种方式是被动式的。在机器人导航研究的初始阶段，大多数研究人员使用声呐传感器或激光传感测距仪来获取三维信息进行机器人导航[2]。但不论在空间方面还是在时间方面，这些方式都不够精细。
人类通过视觉来观察和认知世界，统计表明，视觉信息约占人类从外部世界获得信息的80%，这说明人类能很好的利用视觉信息进行认知世界，同时也说明了视觉对于人类来说是很重要的。根据仿生学原理，视觉对于仿人机器人无疑也是极为重要的，而机器视觉本来就是机器人学的重要研究内容