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基于动态双窗口的机器人视觉导航与特征识别方法

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成果类型:
期刊论文
论文标题(英文):
Visual Navigation and Feature Recognition Method of Robot Based on Dynamic Double Windows
作者:
崔坤坤;樊绍胜
作者机构:
长沙理工大学电气与信息工程学院,长沙410114
电力机器人湖南省重点实验室,长沙410114
[崔坤坤; 樊绍胜] 长沙理工大学
语种:
中文
关键词:
巡检机器人;视觉导航;动态双窗口;灰度图重构;Faster R-CNN算法
关键词(英文):
Faster;visual navigation;dynamic double windows;gray image reconstruction;Faster R-CNN algorithm
期刊:
计算机工程
ISSN:
1000-3428
年:
2020
卷:
46
期:
9
页码:
313-320
基金类别:
国家自然科学基金(61473049) 湖南省研究生科研创新项目(CX20190682)。
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
电气与信息工程学院
摘要:
针对变电站巡检机器人导航精度低与巡检点识别鲁棒性差的问题,提出一种采用动态双窗口的视觉导航与路径特征识别方法。根据导航图像匹配结果和相机位姿偏差动态设置导航窗口,将图像由传统的红绿蓝颜色空间转换为色调、饱和度和亮度颜色空间进行灰度图重构,利用分区自适应阈值分割算法提取导航路径并将其简化为直线模型,使用最小二乘法拟合计算出机器人与导航路径的距离偏差,同时将全视野范围作为特征识别窗口,根据路径长宽比改进基于区域建议的Faster R-CNN算法,最终完成对5种路径特征的识别。实验结果表明,在强光照和弱光照条件下,该方法所得巡检机器人的直线跟踪与曲线跟踪偏差分别小于5 mm和...
摘要(英文):
To address the problems of low navigation accuracy and poor robustness of inspection point recognition of substation inspection robots,this paper proposes a visual navigation and path feature recognition method based on dynamic double windows. According to the navigation image matching results and camera pose deviation,the navigation window is dynamically set, and the color space of the image is transformed from the traditional Red,Green and Blue(RGB) color space into the Hue,Saturation and Value (HSV) color space for gray image reconstruction. The navigation path is extracted by using the par...

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