双目立体视觉在机器人障碍物检测中的应用研究

"这篇硕士论文详细探讨了基于立体视觉的机器人障碍物检测方法，主要涉及双目立体视觉技术在机器人自主导航与避障中的应用。作者田秀真在导师张宝峰的指导下，对关键技术和算法进行了深入研究，包括摄像机标定、图像立体匹配和三维信息恢复等核心环节。 立体视觉技术是机器视觉领域的一个重要分支，双目立体视觉则因其模拟人类双眼观察方式，通过视差原理和三角测量获取物体三维信息，被广泛应用于机器人导航。在机器人研究中，障碍物检测是实现自主导航和避障的关键技术。论文重点在于双目立体视觉的实施，旨在为机器人的自主行动提供准确的障碍物定位。 论文首先介绍了摄像机标定的重要性，这是确保立体视觉系统准确性的前提。作者采用了改进的张氏标定方法，该方法具有操作简便、精度高和可靠性强的特点，能够满足双目视觉系统对摄像机参数的要求。为了实现实时的障碍物检测，论文选择了SIFT（尺度不变特征转换）算子进行图像匹配，结合极线约束，有效地减少了搜索空间，提高了匹配速度和效率。 在三维信息恢复阶段，论文采用了左右摄像机平行放置模型，利用投影直线方程简化了计算过程，快速恢复出障碍物的空间坐标。通过Matlab仿真实验，验证了所提出方法在实时性和准确性上的优势，并展现出一定的通用性，适用于其他双目视觉系统。 关键词：立体视觉、障碍物检测、摄像机标定、立体匹配、三维信息恢复。" 这篇论文的研究成果不仅对机器人障碍物检测有实际应用价值，也为立体视觉理论和技术的发展提供了新的思路和方法。通过摄像机标定的优化、立体匹配算法的选择以及三维信息恢复的高效计算，论文成功地提升了双目立体视觉在机器人避障中的性能，为未来的机器人智能导航系统设计提供了有力支持。