基于雙目立體視覺(jué)的目標(biāo)識(shí)別與抓取定位

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1、１８分類(lèi)號(hào)：ＴＰ２４２．６單位代碼：１０３研究生學(xué)號(hào)：２０１３５２２０９４密皺：公開(kāi)吉林大學(xué)碩女學(xué)位論文単術(shù)學(xué)化（）基于雙目立體視覺(jué)的目標(biāo)識(shí)別與抓取定位ＴａｒｅｔＲｅｃｏｎｉｔｉＬｏｃａｉｉｌｇｇｉｏｎａｎｄＧｒａｓｐｎｇｔｏｎＢａｓｅｄｏｎＢｎｏｃｕａｒＳｔｅｒｅｏＶｉｓｉｏｎ作者姓名：王德海專(zhuān)業(yè)：控制理論與控制工程研究方向：智能機(jī)器人指導(dǎo)教師；洪偉副教授培養(yǎng)單位：通信工程學(xué)院２０１６年６月未經(jīng)本論文作者的書(shū)面授權(quán)，你法收存和保管本論文書(shū)面版本、電子版本的任何單位

2、和個(gè)人，巧不得對(duì)本論文的全部或部分內(nèi)容進(jìn)行任何形式的復(fù)制、修改、發(fā)行、出租、改編等有礙作者著作權(quán)的商業(yè)性使用（但純學(xué)術(shù)性使用不在此限）。否則，應(yīng)承擔(dān)侵權(quán)的法律責(zé)任。吉林大學(xué)碩±學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明：所呈交學(xué)位論文，是本人在指導(dǎo)教師的指導(dǎo)下，獨(dú)立進(jìn)行研究工作所取得的成果。除文中已經(jīng)注明引用的內(nèi)容外，本論文不包含任何其他個(gè)人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫(xiě)過(guò)的作品成果。對(duì)本文的研究做出重要貢獻(xiàn)的個(gè)人和集體，均已在文中明確方式標(biāo)明。本人完全意識(shí)到本聲明的法律結(jié)果由本人承擔(dān)。學(xué)位論文作者簽名：１餐為曰期；２。／知

3、月曰占＾—————————————————————基于雙目立體視覺(jué)的目標(biāo)識(shí)別與抓取定位—————————————————————TargetRecognitionandGraspingLocationBasedonBinocularStereoVision作者姓名：王德海專(zhuān)業(yè)名稱(chēng)：控制理論與控制工程指導(dǎo)教師：洪偉副教授學(xué)位類(lèi)別：工學(xué)碩士答辯日期：2016年6月4日摘要摘要基于雙目立體視覺(jué)的目標(biāo)識(shí)別與抓取定位對(duì)物體的抓取或操作是智能機(jī)器人離開(kāi)實(shí)驗(yàn)室、進(jìn)入家庭環(huán)境為人們服務(wù)所要經(jīng)常執(zhí)行的一項(xiàng)任務(wù)。智能機(jī)器人對(duì)目標(biāo)物體的識(shí)別與定位是其成功抓取目標(biāo)物體

4、的前提，然而智能機(jī)器人并不能像人類(lèi)那樣可以在復(fù)雜環(huán)境中輕松識(shí)別并定位目標(biāo)物體。在眾多能夠感知環(huán)境信息的傳感器中，雙目立體視覺(jué)傳感器由于其能夠獲取豐富的環(huán)境信息以及對(duì)場(chǎng)景深度信息的感知能力被廣泛應(yīng)用于目標(biāo)識(shí)別與定位中。本文針對(duì)基于雙目立體視覺(jué)目標(biāo)識(shí)別與抓取定位所涉及的方法和流程進(jìn)行了相關(guān)研究，在目標(biāo)識(shí)別階段利用圖像處理技術(shù)提取能夠表示目標(biāo)物體的局部不變描述子用以目標(biāo)識(shí)別；在目標(biāo)定位階段通過(guò)圖像分割方法得到目標(biāo)物體的輪廓中心，利用三維重建原理求解輪廓中心三維坐標(biāo)，在此基礎(chǔ)上通過(guò)目標(biāo)物體模板與實(shí)際場(chǎng)景的關(guān)系估計(jì)目標(biāo)物體的姿態(tài)?，F(xiàn)將本文工作總結(jié)如下：第一，

5、在攝像機(jī)標(biāo)定環(huán)節(jié)，首先分析了攝像機(jī)成像過(guò)程中涉及到的四個(gè)坐標(biāo)系的變換關(guān)系以及線(xiàn)性成像模型和非線(xiàn)性成像模型，然后利用張正友標(biāo)定法進(jìn)行了攝像機(jī)的內(nèi)部參數(shù)和外部參數(shù)的標(biāo)定工作，最后通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了攝像機(jī)標(biāo)定的精度。第二，在目標(biāo)識(shí)別環(huán)節(jié)，在研究圖像特征的基礎(chǔ)之上，選擇局部不變特征SIFT算子來(lái)描述目標(biāo)物體，用以目標(biāo)識(shí)別。為了能夠從不同角度識(shí)別出目標(biāo)物體，我們建立目標(biāo)物體圖像庫(kù)。在完成目標(biāo)識(shí)別的基礎(chǔ)之上，我們利用匹配模板與實(shí)際場(chǎng)景圖像之間的單應(yīng)矩陣估計(jì)目標(biāo)物體所在的區(qū)域。第三，在目標(biāo)定位環(huán)節(jié)，我們通過(guò)圖像分割GrabCut算法來(lái)提取目標(biāo)輪廓，并將SIFT算法與

6、GrabCut算法相結(jié)合解決了GrabCut算法需要人為初始化的問(wèn)題；由于左右場(chǎng)景目標(biāo)輪廓中心不匹配，所以采用模板匹配算法尋找左右場(chǎng)景圖像匹配點(diǎn)對(duì)用以輪廓中心的三維重建；最后通過(guò)匹配模板圖像與場(chǎng)景圖像的對(duì)應(yīng)關(guān)系，對(duì)目標(biāo)的姿態(tài)進(jìn)行了估計(jì)。關(guān)鍵詞：雙目立體視覺(jué)，攝像機(jī)標(biāo)定，SIFT算法，目標(biāo)識(shí)別與抓取定位，GrabCut算法，模板匹配IABSTRACTABSTRACTTargetRecognitionandLocationBasedonBinocularStereoVisionforthePurposeofGraspingGraspingoropera

7、tionoftheobjectisataskfortheintelligentrobotthatleavesthelab,andentersthefamilyenvironmenttoserviceforpeople.Targetobjectrecognitionandlocalizationfortheintelligentrobotisthepreconditionthatsuccessfullygrabobjects,however,intelligentrobotisnotashumanscaneasilyidentifyandlocate

8、thetargetobjectsincomplexenvironment.Therearemanykindsofsenso