基于Vision-SLAM的仿人機器人自主行走的研究.pdf

1、隨著科學技術的不斷進步，國內外學者對智能機器人的研究越來越關注。具有人類外部特征的仿人機器人更是受到了人們的青睞并且得到了迅猛的發(fā)展。其中，仿人機器人自主行走研究成為仿人機器人研究領域的一個熱點，而機器人視覺研究對研究機器人自主行走具有重要意義。
　　本文采用EKF-SLAM算法實現了在室內環(huán)境中同時定位與地圖創(chuàng)建，分別采用Color-contour方法與Harris-SIFT算法對環(huán)境中不同的Landmark進行識別，通過機器人

2、頭部的Laser傳感器獲取Landmark的位置及環(huán)境的地圖信息，然后采用迭代分割法和最小二乘法創(chuàng)建環(huán)境地圖。最后，對本文所提的方法利用NAO機器人進行了實驗，驗證了所提方法的有效性。具體的研究內容如下：
　　首先，基于Color-contour方法對環(huán)境中顏色單一、形狀規(guī)則的物體進行識別，使用Laser傳感器獲取目標物體的位置信息，并與EKF-SLAM算法相結合，從而實現NAO機器人的自主行走。在實驗環(huán)境中設置Landmark和

3、干擾物對所提方法進行驗證，結果表明，NAO機器人只有在識別并判定視野中的物體是Landmark時，才會調用Laser傳感器采集路標的位置信息，進而實現自主行走。此方法不僅能夠有效的識別物體，還降低了NAO機器人進行定位的計算量。
　　其次，基于Laser傳感器采集的環(huán)境信息對局部環(huán)境地圖進行了創(chuàng)建。建立URG-04LX Laser傳感器模型，對Laser坐標系、NAO機器人坐標系和全局坐標系進行轉換。對Laser獲取的環(huán)境中所有物

4、體的角度、距離和坐標等位置信息利用Laser傳感器模型進行數據處理，然后采用迭代分割法和最小二乘法繪制環(huán)境地圖。最后，通過實驗對所提方法進行了驗證。
　　最后，針對環(huán)境中物體形狀不規(guī)則、圖像復雜的問題，提出將Harris-SIFT識別算法應用于NAO機器人的自主行走，提高了仿人機器人的識別范圍?？蓪崿F仿人機器人對室內環(huán)境中的特定物體進行位置信息采集，避免對所處環(huán)境中所有物體都進行信息采集，提高了信息采集的智能性和抗干擾能力。然后將