导读:本文包含了全局视觉导航论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:移动机器人,视觉导航,路径规划,定位
全局视觉导航论文文献综述
郭文亮[1]（2011）在《基于全局视觉的移动机器人导航系统研究》一文中研究指出在亚太地区机器人大赛中,机器人快速、准确的走行是决定比赛胜负的关键。目前大多数参赛机器人采用巡线、陀螺仪加码盘等导航方式,这些方式易受比赛场地周围环境以及机器人初始位置等因素的影响,从而造成走行偏离,导致比赛失败。针对这一问题,本文提出了一种基于全局视觉的移动机器人导航系统设计方案。该视觉导航系统利用固定于场地上方的摄像头对场地环境信息进行采集,通过对采集到的图像进行分析处理,构建整个场地的地图模型。在所构建的地图模型中对机器人进行标定,实现机器人在实际场地中的定位。根据实际需求,进行机器人路径规划,使得机器人能够较好地完成指定任务。本文的研究内容主要包括：机器人的定位和路径规划。首先,针对室内地面的环境特征,提出了一种通过构建环境地图模型来对机器人进行定位的方法。该方法采用半阈值分割、连通区域判断对机器人进行图像识别,根据质心计算确定机器人在图像坐标系中的位置,通过逆透视变换建立世界坐标系与图像坐标系之间的联系,并根据映射关系实现机器人的定位。其次,分析当前典型的路径规划算法并结合具体的实验环境,采用了一种栅格法和启发式搜索算法相结合的路径规划算法,并详细阐述了该算法的原理。之后在室内环境下进行了路径规划实验并对结果进行了分析。通过实验表明,该视觉导航系统满足设计要求,实现了机器人在室内环境下的自主导航。(本文来源于《北京交通大学》期刊2011-06-01）
武锁平[2]（2007）在《基于分布式视觉的移动机器人全局导航技术研究》一文中研究指出随着机器人应用范围的不断拓宽,机器人的工作环境也越来越复杂,而且往往是未知的、动态的、非结构化的。在这种环境下实时地完成各种任务,对机器人的行为控制提出了新的挑战。通过全面了解和分析国内外移动机器人的导航技术的研究现状,针对基于车载视觉导航技术中存在的从固定视角获得丰富环境视觉信息能力与获取和维护大范围动态环境模型能力差等问题,提出了基于分布式视觉的的移动机器人全局导航控制方法。本文从事的主要研究工作内容如下:设计并实现了一套基于分布式视觉的移动机器人自主导航控制实验系统AGNES。该系统主要由移动机器人(RIRA-II ROBOT)、分布式视觉系统和无线通信系统组成。可应用于移动机器人行为控制和分布式全局视觉导航等其它相关技术的研究。对分布式视觉系统的组成及工作原理进行了研究。利用图像拼接技术获取移动机器人工作环境的全局场景图像;利用四叉树对环境建模,根据路径最短约束条件完成路径搜索,运用叁次样条曲线拟合法对搜索路径进行处理,生成从起点到终点的无碰撞全局路径;对全局路径进行任务分解,将分解后的路径分配到各相关视觉智能体,为视觉智能体对移动机器人进行控制提供任务依据。视觉智能体通过任务协调机制完成对移动机器人全局导航控制。对基于分布式视觉的移动机器人路径跟踪控制进行了研究。采用一种基于定步长预瞄点的路径跟踪模糊控制方法。将机器人的运动控制简化为对其绕瞬心的转动控制,以移动机器人当前位置和期望位置的差值,当前位置移动机器人航向角和下一个控制周期期望路径上预瞄点的航向角差值作为模糊控制器的输入,以移动机器人的转动角速度作为模糊控制器的输出,实现了路径跟踪的模糊控制。AGNES中的基于并行通信的多微处理器分布式控制体系结构,分布式视觉系统的设计与实现方法具有实用性和可扩展性,对开展智能领域相关技术的研究具有理论意义和实用价值。(本文来源于《河北工业大学》期刊2007-11-01）
李君[3]（2007）在《全局视觉导航AGV控制原理与技术的研究》一文中研究指出AGV(Automatic Guided Vehicle)是一种用于物流系统的自动引导运输小车。文章首先介绍了AGV引导方式及特点，根据有无固定导向线可分为固定路径型和自由路径型两大类，根据自主车导航采用的硬件的不同，可将目前的导航系统分为视觉导航系统和非视觉传感器组合导航两大类。视觉导航系统按照定位方式不同又可以分为全局定位系统和局部定位系统，本文主要介绍全局定位系统工作原理及其控制技术。在全局定位系统中视觉传感器(CCD：Charge Coupled Device)一般是与车体相独立，主控制机根据CCD所采集到的信息对自主车进行定位并通过无线通讯系统对自主车驱动系统进行控制，实现自动引导。全局视觉引导相对局部视觉引导，不需要在地上铺设标志线，可同时控制多台AGV协同工作，大大的降低开发成本。并有利于建立合理的调度系统、路径规划系统。AGV系统多以各个独立的左右轮差速驱动结构为主，本文采用了常见的四轮机构。建立了转向系统运动学模型。AGV在曲线路径导航时，由于对控制器纠偏的快速性要求更高，而闭环控制器控制频率受限于图像处理的速度，因而导航精度会下降，稳定性较差。本文提出了开环控制转向原理，并对其进行了深入的分析与证明。根据全局视觉导航AGV的工作环境，通过图像处理系统建立了虚拟坐标系统，设定了车身标志，根据车身标志的中心点，计算车辆坐标及方位角。设计了基于89C2051的车载控制系统，并采用PID控制器实现对后轮驱动电机的闭环调速。对全局视觉导航AGV样车进行了多次实验，实验结果证明：全局视觉导航AGV具有更高的路径设置柔性，开环控制转向原理在曲线路径导航时，不需要图像处理，降低对系统的要求。为了扩大车辆的行驶范围，控制系统需要获得更多的图像及其它信息，基于全局视觉导航的AGVS应向多目视觉、多视觉传感器溶合的方向发展；全局视觉导航的AGVS不需要在地面设置引导线，必须有一个完善的路径规划系统，这些将是全局视觉导航AGV今后的研究重点。(本文来源于《武汉理工大学》期刊2007-04-01）
全局视觉导航论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随着机器人应用范围的不断拓宽,机器人的工作环境也越来越复杂,而且往往是未知的、动态的、非结构化的。在这种环境下实时地完成各种任务,对机器人的行为控制提出了新的挑战。通过全面了解和分析国内外移动机器人的导航技术的研究现状,针对基于车载视觉导航技术中存在的从固定视角获得丰富环境视觉信息能力与获取和维护大范围动态环境模型能力差等问题,提出了基于分布式视觉的的移动机器人全局导航控制方法。本文从事的主要研究工作内容如下:设计并实现了一套基于分布式视觉的移动机器人自主导航控制实验系统AGNES。该系统主要由移动机器人(RIRA-II ROBOT)、分布式视觉系统和无线通信系统组成。可应用于移动机器人行为控制和分布式全局视觉导航等其它相关技术的研究。对分布式视觉系统的组成及工作原理进行了研究。利用图像拼接技术获取移动机器人工作环境的全局场景图像;利用四叉树对环境建模,根据路径最短约束条件完成路径搜索,运用叁次样条曲线拟合法对搜索路径进行处理,生成从起点到终点的无碰撞全局路径;对全局路径进行任务分解,将分解后的路径分配到各相关视觉智能体,为视觉智能体对移动机器人进行控制提供任务依据。视觉智能体通过任务协调机制完成对移动机器人全局导航控制。对基于分布式视觉的移动机器人路径跟踪控制进行了研究。采用一种基于定步长预瞄点的路径跟踪模糊控制方法。将机器人的运动控制简化为对其绕瞬心的转动控制,以移动机器人当前位置和期望位置的差值,当前位置移动机器人航向角和下一个控制周期期望路径上预瞄点的航向角差值作为模糊控制器的输入,以移动机器人的转动角速度作为模糊控制器的输出,实现了路径跟踪的模糊控制。AGNES中的基于并行通信的多微处理器分布式控制体系结构,分布式视觉系统的设计与实现方法具有实用性和可扩展性,对开展智能领域相关技术的研究具有理论意义和实用价值。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
全局视觉导航论文参考文献
[1].郭文亮.基于全局视觉的移动机器人导航系统研究[D].北京交通大学.2011
[2].武锁平.基于分布式视觉的移动机器人全局导航技术研究[D].河北工业大学.2007
[3].李君.全局视觉导航AGV控制原理与技术的研究[D].武汉理工大学.2007