移动机器人避障：双目立体视觉算法研究

"本文主要研究了基于人工智能和机器学习的移动机器人避障技术，特别是双目立体视觉算法在其中的应用。" 在当前的科技发展背景下，人工智能与机器学习已经成为解决复杂问题的重要工具，尤其是在机器人领域。移动机器人是这一领域的焦点，它们能够在各种环境中自主运行，而避障是其核心功能之一。这篇硕士论文深入探讨了如何利用双目立体视觉算法来实现移动机器人的高效避障。 双目立体视觉是一种模仿人类双眼视觉的工作原理，通过同时获取两个不同视角的图像，计算出场景中物体的深度信息，从而实现对障碍物的三维感知。相比于其他避障方法，如超声波或激光雷达，双目视觉具有速度快、精度高且隐蔽性好的优点，无需主动发射信号，避免了对环境的干扰。 论文的研究内容主要集中在以下几个方面： 1. 图像校准：这是双目视觉算法的第一步，目的是消除相机之间的相对位置和角度偏差，确保左右两幅图像对应像素的对应关系正确。 2. 图像预处理：包括图像平滑处理，如高斯滤波，以减少噪声影响，提高后续匹配的准确性。 3. 立体匹配：这是双目视觉的核心，通过算法找到左右图像中对应点的匹配关系，如SIFT、SURF或最近邻搜索等方法，以确定像素间的对应距离。 4. 深度图计算：基于匹配点对，利用三角测量原理计算每个像素的深度信息，形成深度图。 5. 障碍物检测与识别：根据深度图，设定阈值，识别出障碍物区域，并进行形状分析和分类，以便采取合适的避障策略。 6. 避障路径规划：结合机器学习算法，如深度强化学习（DQN），训练机器人在面对复杂环境时如何选择最佳路径以避开障碍物。 7. 实验验证与性能评估：通过实际环境中的实验，检验所提算法的性能，包括避障成功率、反应速度和稳定性。 这篇论文的工作对于提升移动机器人在未知环境中的自主导航能力，尤其是在动态和复杂环境中的避障性能，具有重要的理论价值和实践意义。同时，它也展示了人工智能和机器学习在解决实际问题中的巨大潜力，为未来智能机器人的发展提供了新的研究方向和思路。