移动机器人视觉导航系统的研究与实现

"移动机器人视觉导航系统研究" 这篇硕士学位论文详细探讨了基于视觉的移动机器人导航技术，这是一种在近年来迅速发展的先进技术。与依赖非视觉传感器的导航系统相比，视觉导航技术具有丰富的信息量、广阔的探测范围以及对目标信息的完整性优势。论文主要集中在四个关键研究领域：摄像机标定、目标识别、单目测距和运动控制。 首先，论文介绍了摄像机标定的过程，采用了张正友的平面标定算法来确保摄像头的精确校准。鉴于摄像头的自动变焦特性，作者提出了一种新的离线离散标定策略，能够获取不同状态下摄像头的内外参数，提高了标定的适应性。 其次，针对目标识别问题，由于传统的分割方法容易出现多分割现象，影响目标提取的准确性，论文提出了一种基于HSI（色调、饱和度、强度）模型改进的彩色图像分割算法。该算法结合了多通道阈值分割和连通区域标记以及形态学开闭运算，以提升目标检测的精度。 第三，论文深入研究了单目测距的方法，利用摄影测量学和立体几何原理建立单目视觉测距模型。为了克服各种误差源，作者还推导出一种基于地平面约束的单目测距算法，增强了测距的准确性和鲁棒性。 最后，论文讨论了运动控制环节，这是将视觉信息转化为机器人实际行动的关键步骤。通过精确的视觉感知和测距，论文中的方法能有效地指导移动机器人在复杂环境中实现自主导航。 此外，作者王红波在完成研究过程中得到了导师阮秋琦教授的悉心指导，以及其他多位老师的宝贵建议和同学们的热情帮助。论文的完成也得益于作者家人在背后的支持。 这篇论文对移动机器人视觉导航系统的各个方面进行了深入研究，不仅在理论层面有所贡献，而且提供了实际应用价值的解决方案。这些研究成果对于推动人工智能和机器学习领域的进步，尤其是移动机器人的自主导航能力，具有重要的学术和工业意义。