基于计算机视觉的机器人路径识别与目标跟踪系统

针对当前现代机器人技术主要依托多种传感器、计算机视觉导航系统等,首先对移动机器人运动中用到的目标路径识别、视觉跟踪导航技术做了简要介绍,其次对移动机器人NXT主体结构及其路径识别、跟踪导航的实现做了详细分析,通过摄像机图像、超声波传感器数据信息的处理,来完成对机器人目标运动路径、瞬时位置的跟踪。特别在人工智能及传感器技术快速发展的形势下,会在机器人内部安装AGV磁导航传感器、GPS导航模块、光电编码器及陀螺仪,进行移动机器人周围环境数据、运动路径及位置的识别,并利用最小二乘法对非结构化道路环境作出特征描述,从而实现对作业机器人行走路径的识别与目标跟踪。

一种基于直线模型的AGV视觉导航

在自动引导试验车组成和工作原理的基础上,根据实际路况,提出了一种简洁、准确的边缘提取方法和道路标识线的控制方法,对系统的稳定性、精确性进行了改进,试验结果表明,该系统模型受外界环境的影响很小,在自主状态下能稳定而精确的跟踪标识线,达到了预期效果。

基于OpenMV的四足巡线机器人算法设计

四足机器人是足式机器人的典型代表,其仿生性强、结构简单。针对四足巡线机器人运动过程中,路径识别与跟踪存在识别率低、易受干扰、解算周期长等问题,在图像处理模块OpenMV基础上,提出特征点检测与线性回归法相结合的方法,对地面标识线进行识别与跟踪控制,提高了四足机器人巡线的精度、速度及抗干扰性能。