2.2.2  移动机器人感知系统
    对移动机器人而言，机器人视觉系统正如人的眼睛一样，是机器人感知局部环境的重要“感官"。能否正确、实时地处理视觉信息直接关系到机器人行驶速度、跟踪效果及对障碍物的避碰，对系统的实时性和鲁棒性具有决定性作用其处理技术是移动机器人研究中最关键的技术之一。视觉传感器方式具有信息量大、信息完整等优点，使得通过视觉传感器准确获取信息成为轮式移动机器人的主要发展方向之一。视觉导航主要完成障碍物和陆标的探测及识别，这种能力将不仅使机器人能感知二文环境中物体的几何信息，如形状、位置、姿态等信息， 而且能对它们进行描述、存储、识别与理解。过去，由于图像采集及处理的硬件设备运行速度低，利用视觉系统感知环境导引机器人进行跟踪受到了很大限制。近年来，随着科学技术的迅速发展，视频设备及计算机硬件运行速度得到了很大提高，越来越多的研究者投入到视觉导航领域中。因此，研究视觉导航技术已成为移动机器人导航研究的趋势。但是，如何让机器人具有类似于人类的自主视觉能力，如何提高机器人运动中的控制精度，仍然是需要长期解决的问题。视觉系统是移动机器人视觉导航进行路径跟踪的一个重要组成部分。本文所研究的轮式移动机器人的视觉系统主要由图像采集、图像处理、图像辨识三个模块构成。其中图像采集模块用来获取数字图像；图像处理模块是对提取到的外界路面信息进行处理，得到需要的特征信息；图像辨识模块是在具有特征信息的图像中辨识出期望跟踪路径的直线斜率、曲线曲率等一些信息用于对机器人的反馈控制。立体视觉是仿照人类利用双目视觉线感知距离的方法，实现对三文信息的感知，在实现上采用基于三角测量的方法，利用两个或多个摄像机对同一景物从不同位置成像，从而从视差中恢复距离信息。一个完整的机器人立体视觉系统包括：图像获取、摄像机标定、特征提取、立体匹配、三文信息恢复及后处理5个部分。
     (1)  图像获取
    获取数字图像是进行图像处理和实现计算机视觉的前提条件。立体图像的获取方式很多，主要取决于应用的场合和目的。在机器人视觉系统中，数字图像获取常用的设备一般是CCD摄像头和视频采集卡。图像采集不但要满足系统的应用要求，而且要考虑视点差异、光照条件、摄像机性能以及景物特点等因素的影响，以利于立体视觉计算。
    (2)  摄像机标定
    要从图像中恢复出物体的三文信息，必须已知空间坐标系中的物体点同它在图像平面上像点之间的对应关系，而这个对应关系是由摄像机的位置、属性参数和成像模型所决定的。确定这些摄像机参数的过程就称为摄像机标定，摄像机标定实质上就是确定出由空间坐标系到图像坐标系的变换矩阵。
     (3)  图像预处理与特征提取
     由光学成像系统生成的二文图像，包含了各种各样的随机噪声和畸变，因此需要对原始图像进行预处理，突出有用信息、抑制无用信息，从而改善图像质量。图像预处理的目的主要有两个：一是改善图像的视觉效果，提高图像质量的清晰度；二是使图像变的更有利于计算机的处理，便于各种特征分析。图像预处理技术，包括图像对比度的增强、随机噪声的去除、边缘特征的加强等。特征提取是为了得到匹配赖以进行的图像特征，由于目前尚没有一种普遍适用的理论可用于图像特征的提取，从而导致了立体视觉研究中匹配特征的多样性。 目前，常用的匹配特征主要有点特征、线特征和区域特征等。一般来讲，大尺度特征有丰富的图像信息，在图像中的数目较少，易于得到快速匹配，但他们的定位精度差，特征提取与描述困难，而小尺度特征数目较多，其所含有信息较少，因而在匹配时需要较强的约束准则和匹配策略，以克服歧义匹配和提高运算效率，良好的匹配特征应具有可区分性、不变性、稳定性、唯一性以及有效解决歧义匹配的能力。 自主式移动机器人设计+CAD图纸(4):http://www.youerw.com/jixie/lunwen_15600.html