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关于机器人方面论文写作资料范文 跟机器人的视觉选择交互系统的设计和实践有关硕士学位毕业论文范文

主题:机器人论文写作 时间:2024-03-16

机器人的视觉选择交互系统的设计和实践,本文是关于机器人方面硕士学位毕业论文范文与交互和机器人和视觉相关本科论文范文.

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[摘 要] 注意力视觉是机器人视觉领域的研究热点之一,对机器人智能化发展具有积极意义.为提高机器人交互的自然性,构建了一个基于仿人机器人的注意力视觉选择交互系统.使用图像分割将图像分解为多个特征通道,提取亮度、颜色和方向等多个维度的特征;对不同维度进行多尺度采样,构造高斯金字塔,通过———周边差操作提取初级特征图,应用图像融合算法将不同维度的多幅特征图合并得到显著图,通过与低级特征的对比计算位置概率分布偏置,并进行双向加权融合,确定目标位置;设计交互语意实现自然交互.

[关键词] 注意力视觉选择;图像分割;显著图;仿人机器人;自然交互

中图分类号:TP24 文献标志码:A 文章编号:1008-1739(2017)11-70-4

Design and Practice of Robot Visual Selective Interactive System

FAN Sheng, ZHANG Dan, TAO Feng-xuan, XIANG Zhi-feng, SHI Xue-jian, ZHAO Yin-yin

(School of Engineering Education, Dalian Nationalities University, Dalian Liaoning 116600, China)

Abstract:The attention vision is one of the research hotspots in the field of robot vision, which has positive significance to theintelligent development of robot. In order to improve the naturalness of robot interaction, an interactive visual selection system based onhumanoid robot is constructed. First, the image segmentation is used to decompose the image into multiple feature channels. The featuresof multiple dimensions are extracted, such as brightness, color and direction. Secondly, the multi-scale sampling of different dimensions iscarried out. The Gaussian pyramid is constructed and the primary feature graphs are extracted by central-peripheral difference. The imagefusion algorithm is used to merge multiple feature graphs of different dimensions to obtain the saliency map. By comparing the low-levelfeatures with the location probability distribution bias, the two-direction weighted fusion is used to determine the target position. Finally,the interactive semantics is designed to realize natural interaction.

Key words:attention visual selection; image segmentation; significant figure; humanoid robot; natural interaction

1 引言

在现有的视觉注意力模型[1]中,Itti 模型[2]最具代表性,它在目标检测领域具有突出表现,近年来受到研究者的广泛关注.在Itti 模型[3]中,注意焦点转移的唯一条件是图像中各区域的显著程度,而没有考虑显著物的形状和位置等因素的影响,当图像内容中显著物体与其投影同时出现时,容易发生误判,使显著区域与目标区域存在偏差,这与人注意过程存在差异,所建立的视觉注意力模型针对以上问题做了改进,即引入了颜色和大小等对目标显著性有影响的信息,又降低了目标区域与显著区域的偏差,并且对已选的注意力内容显著性进行完全抑制.实验结果表明,改进后的模型取得了满意的效果.

2 图像预处理

2.1 边缘检测

在许多图像处理的应用中,边缘都起着非常重要的作用,它标示了图像中感兴趣的区域.边缘检测通常是轮廓检测算法的第一步.边缘是指图像周围像素灰度有屋顶或阶跃等变化的像素集合,它主要存在于目标与背景、目标与目标、区域与区域技术及基元与基元之间.经典的静态图像的边缘检测算子包括:Roberts 算子、Prewitt算子、Sobel 算子、Laplacian 算子及Log 算子等,这些经典的边缘提取算子在使用时都是使用预定义的边缘模型去匹配,引用了相比以上算子更完善的Canny 算子,其仿真结果如图1 所示.

2.2 轮廓提取

在目标识别中首先要将感兴趣的目标提取出来,而一般常见的步骤都是通过颜色或纹理提取出目标的前景图(一幅黑白图像,目标以白色显示在图像中),之后对前景图进行分析,进一步地把目标提取出来.轮廓作为图像处理的基础往往携带一幅图像的大部分信息.系统基于Visual C++6.0 算法实现图像的轮廓提取,首先将图像二值化,之后若图像中有一点为黑,且它的8 个相邻点都是黑色时,则将该点删除,为了防止越界,高度和宽度的上下左右需要各留出一行,其仿真结果如图2 所示.

3 提取亮度、颜色和方向特征

即:

式中, 为角度; 为滤波器的带宽; 为图像的纵横比;为波长,将Gabor 函数替换成指数函数来提取方向特征,指数函数表达式如下:

其方向特征图像集为:

颜色特征通过建立4 个宽调谐的颜色通道进行提取,即

4 合并多幅特征图

图像融合[4]是形成显著图的重要一步,基于形态学金字塔变换的图像融合算法将不同尺度和不同特征的显著区域进行融合,最终得到完整的视觉显著图.

① 对不同特征的图像进行塔形分解;② 应用信息熵对各颜色通道的显著特征进行排序;③ 对方向特征分解层进行形态学运算[5],即取闭运算,在各通道融合时,采取最大值融合;④ 将选取最优颜色通道的特征图进行融合,得到完整的显著图像,其整体图像融合算法流程如图3 所示.

融合后得到的是一副灰度图像,其灰度值表示了局部显著度.实验结果如图4 所示.

5 确定目标位置

系统以仿人机器人NAO 为实验平台,将C++、OpenCV等程序在Visual Studio 2010 环境下运行,实验计算机为CPUE5500@2.80 GHz,2 GB 内存,以NAO 机器人的摄像头作为图像视频资源的获取工具.控制对象为仿人机器人NAO,使用无线网络使机器人与PC 机相连,实现机器人与PC 机信息数据的相互传输,这个人机交互系统的硬件设备框图如图5 所示.

图像预处理之后,通过PC 端将图像信息传递给机器人,之后用户就可以根据个人爱好,选择交互方式.如果是自然交互,那么机器人在获取了图像的显著目标后将会走向目标物并将目标物指出.如果手动选择交互方式,可以在VisualStudio 2010 环境下将感兴趣的交互方式以编程语言的形式传输给机器人,这样机器人就可以执行用户所爱好的交互方式了,系统的软件实现框图与仿真结果分别如图6 和图7 所示.

7 结束语

建立了一个基于仿人机器人的注意力视觉选择交互平台,通过视觉注意力选择的多种算法设计找到图像中的显著目标物,设计交互语意实现机器人与外部环境的自然交互.实验证明该交互平台可以实时、有效、稳定及精确地找到和识别目标,实现自然交互过程.

参考文献

[1] 黎万义,王鹏,乔红.引入视觉注意机制的目标跟踪方法综述[J].自动化学报,2014,40(4):561-576.

[2] 刘龙,樊波阳,刘金星.面向运动目标检测的粒子滤波视觉注意力模型[J].电子学报,2016,44(9):2236-2241.

[3] 纪滨,杨盼盼,申元霞.基于改进ITTI 模型及粒子群优化算法的白细胞区域提取[J].安徽工业大学学报,2016,33(3):285-288.

[4] 廖璠,孙季丰.基于视觉注意力模型的医学图像目标检测[J].计算机仿真,2010,27(9):239-310.

[5] 张立国,杨瑾,李晶.基于小波包和数学形态学结合的图像特征提取方法[J].仪器仪表学报,2010,31(10):2286-2290.

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