基于视觉图像的自主移动机器人路径规划算法研究

本篇硕士学位论文深入探讨了"基于机器人视觉图像的路径规划算法研究"。作者赵贺，专业背景为检测技术与自动化装置，以其自主移动机器人AS.R作为研究主体，着重于如何利用机器人配备的云台摄像机、超声传感器等多元传感器进行环境感知。论文的核心内容包括以下几个方面： 1. 图像处理技术：通过对云台摄像头采集的图像进行灰度化、滤波、边缘检测和二值化处理，作者提取出环境的关键信息，并利用HSV颜色空间模型来确定路径线索。通过坐标转换，解决了因图像畸变导致的定位误差，从而获取精确的路径参数。 2. 自动定位：通过识别路标颜色特征，论文实现了路标的定位，并结合里程计提供的位姿信息，使用扩展卡尔曼滤波器对AS.R的实时位置进行精确定位，确保机器人的自定位能力。 3. 路径规划与障碍物避免：结合测距传感器的数据，论文引入模糊控制算法，设计了一套决策规则，使机器人能根据与障碍物的距离和方向信息，动态调整行驶策略，有效避开障碍物，实现了基于视觉图像的路径规划。 4. 仿真验证：论文的创新算法经过仿真实验验证，证明了其在实际应用中的可行性和有效性，满足了设计目标，提升了移动机器人在复杂环境中的自主导航性能。 这篇论文不仅深入剖析了视觉信息在机器人路径规划中的作用，还展示了如何有效地融合多种传感器数据，以实现更智能、更安全的移动机器人路径规划。对于那些对机器人技术、机器视觉和路径规划感兴趣的读者来说，这是一篇极具参考价值的研究成果。