计算机视觉与多传感器融合：自主移动机器人避障与定位关键技术

本文主要探讨了利用计算机视觉技术在障碍定位中的应用，结合第七届全国大学生机器人大赛的实践背景，对自主移动机器人的电气控制系统进行深入研究。首先，作者介绍了自主移动机器人领域的发展概况和本研究的背景意义，强调了多传感器在机器人感知环境中的关键作用。 在硬件电路设计部分，陀螺仪和码盘被用来实时获取机器人的姿态信息，这些数据用于计算机器人的坐标。同时，场地上的白线和光纤传感器的结合有助于精确校正坐标，确保机器人在实际比赛中坐标误差控制在30mm以内，提高了定位精度。 在底层路径控制算法方面，作者采用了分段处理策略，将路径分解为直线和圆弧的组合，通过闭环控制分别对圆弧路径的半径和行进角度以及直线路径的位置和角度进行精确跟踪，确保机器人能够准确执行预设的轨迹。在路径规划上，作者创新性地开发了一种启发式深度搜索与曲线拟合相结合的算法，不仅实现了自主路径规划，还具备障碍检测功能，能动态调整路径以避开障碍物，展现出良好的避障性能。 在计算机视觉技术的应用上，作者利用稳定的色彩空间变换方法，结合目标尺寸信息，成功地在复杂背景下识别和定位白块目标，这对于机器人的导航至关重要。此外，通过Canny算子识别图像边缘，使得机器人能有效检测和定位场地中的障碍，提高了其环境适应性和智能化水平。 这篇北京科技大学本科生的毕业设计论文提供了关于自主移动机器人、路径规划、避障和计算机视觉技术在实际竞赛中的综合解决方案，对于机器人控制系统的理解和实践具有很高的参考价值，也为后续的机器人大赛积累了宝贵的技术资源。关键词包括自主移动机器人、路径规划与避障、计算机视觉、多传感器信息融合以及轨迹跟踪，这些都是本文的核心研究内容。