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文档简介

机器人双目视觉系统的标定与定位汇报人:指导导师:阅读文献的前期思想：方法内容思想可行精确怀疑学习目标机器人双目：利用仿生学模拟人眼视觉标定与定位：利用已有技术，对机器人视野范围内的事物进行空间立体分析，找到所要三维坐标，从而实现机器人对物体的具体操作。汇报提纲一、所读论文二、国内外关于该课题的研究现状三、研究内容和解决的关键问题四、采取的研究方法步骤、技术路线和可行性分析五、疑问与想法所读文献1、机器人双目视觉系统的标定与定位算法2、基于双目立体视觉的三维定位技术研究3、基于双目立体视觉的三维信息获取技术研究4、基于双目立体视觉的移动机器人目标定位5、基于双目立体视觉技术的成熟番茄识别与定位国内外关于该课题的研究现状立体视觉的开创性工作是从60年代中期开始的，美国MIT的Roberts首先成功地用程序完成了对三维积木世界的解释，把过去的二维图像分析推广到了三维，并且在随后的20年中迅速发展并形成了一门新的学科。1、华盛顿大学与微软公司宽基线立体视觉系统：对跨越的几千米内的地形进行精确的定位导航2、麻省理工学院计算机系提出了一种新的用于智能交通工具的传感器融合方法，能够在高速环境下对视频图像中的目标位置进行分割3、CMU大学基于图像的三维重构系统4、Katholieke大学可变内参数下的摄像机自标定技术：可自动实现自标定和分层重构5、日本大阪大学自适应的双目视觉伺服系统：对运动方式未知的目标的自适应跟踪6、浙江大学透视成像原理：采用双目体视方法实现了对多自由度机械装置的动态、精确位姿检测该课题的研究现状涉及面广（航空测绘、军事应用、医学诊断及工业检测等）可用性研究趋势评估指标的转变（重视内容、智能分析、多领域的应用）方法多样（边缘检测、区域图像分割及最小二乘算法等）研究内容：实现该过程一般包括如下几个功能模块：图像获取、摄像机标定、识别、定位、立体匹配。主要研究双目立体视觉系统的各项关键技术及其具体实现，使之能够精确定位手术器械，从而为机器人具体操作提供一定的辅助作用。解决的关键问题：机器人双目视觉的可用性指标标定的要求定位的要求识别的要求采取的研究方法步骤和技术路线需求评估构建研究个案优化验证验证方法的有效性标定内部参数两摄像机之间的位置关系++外部参数定位（目标点的

深度测量）平台构建（两台摄像机、两个图像采集卡以及两台驱动电机）识别彩色图像转换灰质图像阈值图像分割机器人双目视觉的机构平台如图所示，两台摄像机位置相对固定，同时拍摄同一场景的图像，水平轴和竖直轴分别装有驱动电机以实现系统的仰俯和旋转动作。标定摄像机针孔成像数学模型：式中：s为比例常数,A为摄像机内部参数(固定不变),[R

t]为摄像机外部参数(表示摄像机坐标系与世界坐标系的转换关系,随世界坐标系的选定而变化),Mw和m分别表示目标点世界坐标及其对应的像点像素坐标的极坐标。识别实时准确地识别采集到的图像中的目标对象，是机器人视觉系统的关键，而目标识别的实质是图像分割。在图像分割之前，要将彩色图像

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