机器人视觉中的障碍物优化识别方法研究

摘要：

针对机器人视觉中障碍物识别的准确率和速度问题,机器人对障碍物的识别主要依据障碍物以背景在颜色、纹理、形状上的差异特征完成识别的,但是,当前的单目识别过于依赖差异特征为主,一旦障碍物与背景的差异化特征较小,会造成障碍物特征的淡化.传统算法需要进行多次校对识别,降低了识别的准确率和效率.提出采用Hough变换的机器人视觉中障碍物的识别方法.通过机器人头部的超声波传感器获得机器人与障碍物的距离,利用三角形成像原理建立障碍物的识别模型,采用Hough变换的方法确定障碍物在机器人视觉采集的图像中的直线边缘,利用约束条件获得障碍物的最大高度和最大宽度,完成了障碍物的准确识别.仿真结果表明,改进算法能够提高机器人视觉识别的准确率和速度.

关键词：机器人、视觉、障碍物识别

所属期刊栏目：33

分类号：TP24(自动化技术及设备)

在线出版日期：2016-08-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：306-309