移动机器人视觉伺服控制研究：道路标志识别与目标追踪

"人工智能-机器学习-移动机器人视觉伺服控制系统的研究.pdf" 本文主要探讨了移动机器人领域中的人工智能和机器学习应用，特别是视觉伺服控制系统的研发。随着图像处理技术和计算机性能的不断提升，基于视觉的移动机器人技术正在经历快速进步。论文提出了一种用于无人工厂物料运输的移动机器人，其采用机器视觉作为感知环境的关键传感器，并结合模糊智能算法来实现对机器人车体姿态的有效控制。 1. 移动机器人视觉控制平台：设计了一个基于ATOM处理器的工控机与ARM7运动控制器相结合的平台，该平台具备强大的计算能力，易于开发，并且功耗低，适合于移动机器人的应用需求。 2. 道路标志提取算法：通过对道路标志特征的分析，设计了一种基于平行线特征的提取算法，利用几何不变矩的方法验证了目标选择的准确性，确保机器人能准确识别并遵循预定的路径。 3. 环境特征处理：研究了多种图像分割方法，如自适应阈值分割、区域生长、彩色区域分割和分水岭分割，并通过最终测量精度（UMA）评估准则来评价分割效果，以适应不同的环境条件。 4. 目标追踪技术：采用模板匹配方法实现连续图像序列中的目标追踪，并通过图像金字塔优化，降低了计算复杂度，提高了处理速度。 5. 障碍物检测：通过兴趣点提取和模板匹配算法，计算出立体视觉中的三维坐标，经过聚类处理获取图像中的障碍物信息，帮助机器人避开障碍。 6. 模糊控制算法：针对双轮差速机构的动力学模型，由于视觉处理结果的不确定性，采用了模糊控制算法，实施点追踪策略来完成机器人的控制任务。通过MATLAB仿真验证了该算法在视觉控制系统中的可行性。 关键词：移动机器人，视觉伺服控制，道路标志识别，目标追踪，障碍物检测 这篇论文深入研究了移动机器人在视觉控制领域的关键技术，从硬件平台设计到软件算法的实现，涵盖了多个重要方面，为移动机器人自主导航和环境感知提供了重要的理论和技术支持。