基于视觉的移动机器人目标识别与避障研究

这项工作研究了基于视觉的移动机器人目标识别和自动避障方法,解决了移动机器人可以在复杂环境中移动和识别目标的问题。 构建Mecanum轮移动平台,并配备Kinect传感器和激光测距仪传感器,将数据传输到主机以进行信息决策分析,并执行系统生成移动机器人运动控制命令,然后将这些命令上传到云数据中心并建立SQL Server数据库表中存储的信息。 机器人每张桌子扫描100毫秒,以执行最新的控制信息。 0bject检测使用高斯模型背景差分法检测对象。 目标特征提取采用SURF(提速鲁棒特征)算法,并使用RANSAC(随机样本共识)算法进行优化,消除不匹配点,提高了计算速度和检测精度。距离信息,设置有障碍物的安全距离,可以达到避免自我障碍的效果。 实验证明,该机器人可以完成目标识别和自主避障的任务,并验证了系统的有效性。