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摘要本文主要研究了移动机器人在未知环境中基于摄像机视觉的建模方法和定位技术，目的在于提高和改善机器人在未知环境中的自定位能力。
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基于视觉的机器人环境建模方法主要包括环境图像信息采集和当前位置图像匹配两个部分。论文首先介绍了基于视觉的机器人环境建模技术的研究背景和研究现状和本课题的主要开发环境，然后在Microsoft Robotics Developer Studio仿真软件的基础上主要研究了基于视觉的机器人环境建模方法，获得了机器人在环境中各个位置姿态下的图像信息。最后编写了基于SIFT算法的图像特征匹配程序，通过把当前观测到的环境信息与已有的环境图像数据匹配，从而得到当前机器人的位置和姿态信息，并进一步将机器人走过路径中采集到的各点图像信息与环境图像数据库中的图像依次匹配，从而得到机器人走过的路径信息，获得机器人过去的运动轨迹。9300
关键词 基于视觉的机器人 环境建模 SIFT 运动轨迹
毕业设计说明书（论文）外文摘要
Title The robot based on visual environment modeling method of research
Abstract
Mobile robot in unknown environment modeling method based on camera visual and locating technology was studied in this paper, the aim is to increase and improve the robot in the environment of unknown since positioning ability.
The robot based on visual environment modeling method includes the environment image information collection and the current position of image matching two parts. It firstly introduces the robot based on visual environment modeling technology research background and the present situation and the main development environment of this topic, and then in the Microsoft Robotics Developer Studio simulation software based on the research is mainly based on visual environment modeling method of robot, and got a robot in the environment of various position the image information stance. The last of the algorithm based on written SIFT image feature matching program, through the current observations of environment information and the existing environmental image data matching, so as to get the current position and posture of the robot information, and further the robot through the path in the collection to the point and image information environment in the database in image matching image, and get a robot path through the information, achieve the trajectories of the past.
Keywords The robot based on the vision, Environment modeling, SIFT, Trajectory
目 次
1 引言1
1.1 基于视觉的机器人导航原理1
1.2 基于图像外观的环境描述与建模研究2
1.3 基于特征点的环境描述与建模方法3
1.4 机器人导航定位研究4
1.5 本文主要工作内容与安排6
2 Microsoft Robotics Developer Studio软件介绍8
3 基于视觉的机器人环境建模研究10
3.1 建立基于视觉的机器人环境模型10
3.2 机器人环境点信息采集10
4 图像特征点匹配的方法研究14
4.1 图像特征点提取14
4.2 Scale Invariant Feature Transform特征点提取算法15
4.3 获得最匹配位置信息23
4.4 移动机器人运动轨迹的获取24
5 研究中遇到的问题及解决方案25
结论26
致谢27
参考文献28
1 引言
随着人工智能与机器人技术的发展与进步，机器人已经不仅仅局限于实验性的科学研究，而是渐渐走向实用化[1]，进入人们的日常生活。机器人的工作环境也已经从固定的工厂和车间现场，逐渐发展到野外[2]、水下[3]、太空[4]以及动态性很强的室内环境。