NAO仿人机器人单目视觉避障技术研究
"NAO仿人机器人单目视觉避障关键技术研究_李松.pdf" 这篇硕士学位论文的主题是关于NAO仿人机器人单目视觉避障关键技术的研究。NAO机器人是由SoftBank Robotics公司开发的一款高度先进的仿人型服务机器人,广泛应用于教育、娱乐和科研等领域。单目视觉避障是机器人自主导航中的一个重要技术,它通过一个摄像头获取环境信息,然后解析这些信息以识别障碍物并规划安全路径。 论文作者李松在机械工程专业指导下,针对NAO机器人进行了深入研究,探讨了如何利用单目视觉系统实现有效的避障策略。这一研究的核心在于处理和理解来自单个摄像头的图像数据,包括图像预处理、特征提取、障碍物检测和距离估计等步骤。 1. 图像预处理:这部分可能涉及去除噪声、增强对比度、直方图均衡化等技术,以提高图像质量,便于后续处理。 2. 特征提取:利用边缘检测、角点检测或特征匹配等方法,从图像中提取有助于障碍物识别的关键信息。 3. 障碍物检测:通过算法如阈值分割、膨胀腐蚀、背景减除等,识别出图像中的障碍物区域。 4. 距离估计:单目视觉避障的一个挑战是无法直接得到深度信息,需要借助视差、尺度不变特征变换(SIFT)、速度立体视觉(DSO)等方法来估算物体距离。 5. 路径规划:结合避障结果,利用如A*算法、Dijkstra算法或者基于潜在场的方法规划机器人安全的运动路径。 6. 实时性和鲁棒性:在实际应用中,避障系统需要快速响应并适应各种环境变化,因此研究可能还包括优化算法性能、提高系统稳定性的内容。 7. 实验验证:论文可能包含了实验室环境和实际场景下的实验,以验证提出的避障方法的有效性和可靠性。 8. 独创性声明:作者保证论文中的研究成果是原创的,未抄袭他人工作,并且未在其他地方发表过。 通过这样的研究,李松的论文旨在提升NAO机器人的自主导航能力,使其在复杂环境中能更好地避障,进一步推动仿人机器人的实用化进程。
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