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文檔簡介
1、隨著科技的不斷進步,機器人逐漸走進人們的視線,NAO機器人作為在世界范圍內(nèi)研究運用最廣泛的機器人之一,其單目視覺逐漸成為人們研究的熱點。本文以NAO機器人為開發(fā)平臺,以機器視覺為基礎(chǔ),搭建迷宮,模擬物體搜救的場景,實現(xiàn)在未知的迷宮環(huán)境中,找到物體、抓取物體,并挑選最優(yōu)返回路徑,把物體成功帶出迷宮。本文首先介紹了NAO機器人的硬件設(shè)備、軟件環(huán)境、視覺系統(tǒng)及其研究現(xiàn)狀,然后分別對路徑規(guī)劃、航偏校正、目標識別與抓取、最優(yōu)返回路徑進行了深入研究
2、。本文的主要工作分為以下四個部分:
在路徑規(guī)劃方面,由于物體在迷宮中的位置未知,因此通過比較常用的兩種路徑規(guī)劃算法,即深度優(yōu)先搜索算法和廣度優(yōu)先搜索算法,選取深度優(yōu)先搜索算法進行路徑規(guī)劃,以此搜索物體。
在航偏校正方面,NAO機器人在迷宮里由于電機自身誤差、發(fā)熱等因素會造成行走偏差,最終導(dǎo)致機器人碰撞迷宮墻壁,影響機器人的正常行走。因此,提出了航向修正、機體側(cè)移相結(jié)合的校正方法。
在目標識別與抓取方面,通過
3、閾值得到物體的二值圖,并計算出輪廓的周長、面積。設(shè)定閾值判定周長、面積以及周長的平方與面積的比值,當三者同時滿足閾值條件時,則該輪廓是目標物體的輪廓。計算物體的中心在圖像中的位置,通過多次調(diào)整機器人的位置、角度,并且持續(xù)判斷物體的中心在圖像中的位置,使小棒位于攝像頭視野中的特定位置。當小棒的中心在圖像中處于可抓取的范圍內(nèi)時,執(zhí)行預(yù)先設(shè)定好的抓取動作,實現(xiàn)小棒的抓取。
在最優(yōu)返回路徑方面,當在進行路徑規(guī)劃時,是不斷存儲迷宮信息的
4、,因此當迷宮出現(xiàn)新的路徑信息時,則添加到列表中,當出現(xiàn)死角時,則進行相應(yīng)的調(diào)整,并對列表進行相應(yīng)的刪除和添加。依此規(guī)律,最終找到物體時,列表中存儲的就是最短路徑,抓取完物體后,進行回溯操作,不斷提取列表中的最后一個列表,判斷方向,并進行相應(yīng)運動,即運用了找到的最短路徑,把物體帶出迷宮。
本文采用Python進行程序的編寫,利用NAO機器人進行實驗,實現(xiàn)在迷宮中找到物體、抓取物體,挑選最優(yōu)路徑返回的目的。通過分析實驗結(jié)果,驗證了
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