基于機器視覺及機器學習的室內(nèi)機器人導航研究.pdf

1、隨著機器人技術的不斷發(fā)展，智能移動機器人已經(jīng)進入社會生活的各個領域，在家庭服務、醫(yī)療服務、商場、工業(yè)、農(nóng)業(yè)及軍事等領域發(fā)揮著越來越重要的作用，人們對智能移動機器人的需求也與日俱增。自主導航作為智能移動機器人研究中的基本問題，是移動機器人實現(xiàn)自主化及智能化的關鍵技術。作為一項基本的研究內(nèi)容，在無約束的真實室內(nèi)環(huán)境下，機器人自主導航仍然是一項挑戰(zhàn)，這也使得其成為許多科技巨頭公司必爭的技術焦點。
　　對于機器人室內(nèi)導航問題，人們提出了諸

2、如航位推測法、SLAM、視覺導航、WIFI及RFID定位等方法，而視覺導航的研究在這些方法中占有很大比重，因為機器視覺相比于其他類型的傳感器來說，測量的范圍更廣，同時能夠便捷、有效地獲取豐富的環(huán)境信息。當前，機器學習領域取得了許多重要的研究成果，因此，本文提出將機器視覺及機器學習相融合，使機器人模仿學習專家的行為實現(xiàn)自主導航，并通過實際的室內(nèi)環(huán)境實驗對本文提出的方法進行了分析和驗證。論文的主要工作如下：
　　1、機器人視覺特征信息

3、提取。選取Radon特征、Laws’模板特征及Harris角點特征作為機器人的視覺特征，同時，結合具體的機器人實時圖像，對每一種特征的標準提取方法作了改進，為后續(xù)的機器學習提供統(tǒng)一的特征向量格式。
　　2、機器人室內(nèi)導航機器學習算法研究。機器人室內(nèi)導航的模仿學習算法采用DAGGER算法，首先，對DAGGER算法的核心部分分類器，包括支持向量機、最小誤差平方和分類器和PCA降維進行了介紹；其次，在matlab環(huán)境下對這些算法進行了仿

4、真分析，為后續(xù)它們在機器人室內(nèi)導航中的應用提供了理論上的指導；最后，給出了DAGGER算法的詳細步驟。
　　3、機器人室內(nèi)導航系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)。對于機器人室內(nèi)導航軟件的設計，主要是機器人對專家操作其導航過程的模仿學習進行了詳細介紹，包括機器人運行視頻錄制、專家動作記錄、視頻分離、視覺特征信息提取和機器學習等。同時，對模仿學習應用于實際機器人室內(nèi)導航中存在的問題進行了闡述，并給出了相應的解決方法。
　　4、機器人室內(nèi)導航實驗研