求助，如何实现单目测距中红色激光测距仪点的捕捉

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2016-11-14 01:21 标签： 激光测距仪价格
移动机器人基于三维激光测距与单目视觉的室内场景认知--《大连理工大学》2010年硕士论文
移动机器人基于三维激光测距与单目视觉的室内场景认知
【摘要】：
机器人在工作中需要实时获取环境信息,而如何实现对这些环境信息的有效理解和认知是实现其自主环境适应的关键。激光传感器具有抗干扰能力强、受光线影响小等特点,适于三维空间几何信息的获取。而视觉传感器是一种获取图像信息的成熟手段。本文以激光测距仪和单目视觉作为移动机器人的外部传感器,研究移动机器人在室内三维环境中的场景认知问题。
在室内环境中,地面、墙壁等室内场景的框架具有结构化的特性,可以使用简单的平面等几何特征来表示。平面特征的提取可以借助激光数据的存储顺序首先从中提取出线段特征,然后利用相邻线段的关系将其合并从而得到完整的平面区域。本文使用了一种基于区域扩张的平面特征提取算法,从室内场景的激光数据中提取出平面特征。利用平面特征的自身属性及其相互间的空间关系,完成室内场景框架的认知。在剔除室内场景框架之后,剩余数据中物体的形状具有不确定性和不规则性,难以使用简单的几何特征来描述。本文提出一种基于点云连续性的物体分割算法,实现室内场景中物体的有效分割。
Markov随机场是一种普遍应用于图像处理和计算机视觉领域的理论。本文利用室内场景框架及物体之间的邻域关系,将已完成认知的场景框架元素及分割后的物体作为Markov随机场的结点,提出了一种基于MAP-MRF体系的场景室内物体认知算法。物体结点特征的选择和设计是实现物体有效认知的关键和难点。本文使用物体的高度信息作为区分物体的基本特征。为了更准确的描述物体,本文提出了一种描述物体形状的形状直方图,有效的表达了物体的三维信息。三维激光数据虽然精确地表达了物体结点的空间信息,但却缺乏基本的图像和颜色信息。为了准确的使用摄像头获取的图像信息,本文将单目视觉与激光测距数据在像素级进行准确融合。本文在HSI颜色空间下,统计物体点云的颜色分布并构建物体的颜色直方图,将物体的颜色信息用于物体结点的认知。移动机器人基于场景框架与物体的认知结果可实现室内语义地图的构建。利用实际机器人平台所获得的实验结果验证了所提方法的有效性。
【关键词】：
【学位授予单位】：大连理工大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2010【分类号】：TP242【目录】：
Abstract5-8
1 绪论8-13
1.1 研究背景与意义8-9
1.2 室内场景认知的现状与发展趋势9-10
1.3 本文的主要工作及创新点10-13
1.3.1 本文的主要工作10-11
1.3.2 本文的主要创新点11-13
2 三维环境信息的获取及数据处理13-21
2.1 三维激光数据的获取13-15
2.1.1 激光测距仪13-14
2.1.2 三维激光测距原理14-15
2.2 单目视觉与三维激光数据的融合15-18
2.3 数据处理18-21
3 室内场景框架的认知和室内物体分割21-33
3.1 平面特征的提取21-27
3.1.1 基于线段合并的平面特征提取21-24
3.1.2 基于区域扩张的平面特征提取24-27
3.2 室内场景框架的认知27-30
3.3 室内场景物体的分割30-33
4 基于Markov随机场的室内场景认知33-51
4.1 Markov随机场理论33-36
4.1.1 Markov随机场概念34-35
4.1.2 MAP-MRF体系35-36
4.2 物体结点的特征选择36-44
4.2.1 物体的高度特征37-38
4.2.2 物体的颜色特征38-42
4.2.3 物体的形状特征42-44
4.3 基于MAP-MRF的室内场景认知44-51
4.3.1 基于MAP-MRF的室内场景认知过程44-47
4.3.2 室内场景认知实验结果47-49
4.3.3 基于场景认知的室内语义地图构建49-51
参考文献53-56
攻读硕士学位期间发表学术论文情况56
课题资助情况56-57
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【引证文献】
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基于单目视觉的前方车辆检测及测距技术的研究
为克服人为因素造成的交通事故，提高公路交通系统的安全性，本文主要研究了智能交通系统中基于单目视觉的前方车辆检测、跟踪及测距部分的基本理论和关键技术。　　
前方车辆的检测主要分成两个部分：（一）估计图像中可能出现车辆的位置；（二）确认车辆存在假设。首先在估计位置阶段，利用最大类间方差法得到车辆阴影特征，并采用阴影区域融合的方法解决阴影边缘变形问题，得到可能包含车辆的区域；在假设确认阶段，利用车辆对称性特征对感兴趣区域进行验证，并对其中的车辆区域进行准确定位。然后，以检测出的车辆为基础，采用卡尔曼滤波预测技术预测车辆在序列图像中的下一位置，进一步对车辆进行验证，保证车辆跟踪的持续性、实时性。最后利用基于几何关系推导的单目视觉测距方法得到本车与前方车辆之间的距离。实验结果表明，该方法能够有效检测出前方车辆，并能准确测出与前方车辆之间的距离。　　
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作者单位：
中国矿业大学北京机电学院信电系
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机标分类号：
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