【終稿全套】煤礦救生機器人設(shè)計-四連桿履帶式搜救機器人【8張CAD圖紙+文檔】

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RG(c, s) 屬于紅和綠的對立; BY(c, s) 屬于藍和黃的對立 計算紋理opponencies,第十二濾波器因為其能力選擇獲得局部最優(yōu)無論是在時間域和頻率域。研究人類心理物理和視覺生理表明,它更像人類的注意力機制10。Gabor定理被定義為h(x, y)=g(x, y)e2j(ux+vy). 因為第十二過濾是極性的對稱的頻率領(lǐng)域,方向為0能覆蓋所用的頻率空間，一般情況下有4個過程其方向為0, 45,90 和 135紋理4方向計算為T(x, y)=|Gn(x, y)*h(x, y)|我們可以完成紋理方向的反方向為T(c, s, )=|Tc(x, y) Ts(x, y)|其中 cCenters, sSurroundings, 0, 45, 90,135.vThen所有opponencies結(jié)合根據(jù)方程式。(3)(5)創(chuàng)造凸極圖s,定義規(guī)范操作的N(),可以發(fā)現(xiàn),在文獻9。在重量w1及w2為此所指示的意義的顏色和紋理。我們也設(shè)計算法采用最小均方算法學(xué)習(xí)w1及參與離線。圖1(b)顯示凸極具有里程碑意義的地區(qū)獲得的位置更輕更凸現(xiàn)出來。隨訪中,sub-image為中心的顯著位置在年代作為這個具有里程碑意義的地區(qū)。大小的這個具有里程碑意義的地區(qū)可以自適應(yīng)地確定依據(jù)的變化梯度方向的地方圖像11。移動機器人導(dǎo)航要求自然地標應(yīng)及時發(fā)現(xiàn)當(dāng)環(huán)境穩(wěn)定在某種程度上改變。重復(fù)性驗證在具有里程碑意義的檢測我們的方法,我們已經(jīng)做了很多實驗對這種情況的規(guī)模、二維旋轉(zhuǎn)和觀點變化等。圖2顯示門查它的凸極變化時的觀點。更多的詳細分析和研究結(jié)果存在旋轉(zhuǎn)和比例可以被發(fā)現(xiàn)在我們以前的作品12。3場景識別和定位不同于其他場景識別系統(tǒng),我們的系統(tǒng)不需要訓(xùn)練離線。換句話說,我們的場景不是預(yù)先分類。當(dāng)機器人徘徊,場景捕獲間隔固定的時間是用來建造它的頂點的拓撲地圖,代表了機器人定位的地方。雖然這個地圖的幾何布局都被定位系統(tǒng),它是有用的可視化和調(diào)試13嗎有利于路徑規(guī)劃。所以定位手段搜索最佳匹配的當(dāng)前場景在地圖上。在本文隱馬爾可夫模型是用來組織從當(dāng)前場景中提取的地標和創(chuàng)造頂點的拓撲地圖,其局部信息恢復(fù)能力。類似的全景視覺系統(tǒng),機器人看起來讓omni-images周圍。 從每一個形象,突出局部區(qū)域檢測,構(gòu)成了一個序列,命名為具有里程碑意義的序列的順序是一樣的圖像序列。然后一個隱馬爾可夫模型創(chuàng)建基于這個具有里程碑意義的序列包括k突出地方形象地區(qū),這是作為描述機器人的地方位于。在我們的系統(tǒng)EVI-D70相機有170的視野。考慮到重疊效果,我們樣品的環(huán)境每45到8圖像。 讓8圖像作為隱藏狀態(tài)Si(1i8),創(chuàng)造了HMM可以說明圖。參數(shù)對,aij和bjk,實現(xiàn)了學(xué)習(xí)、使用Baulm-Welch算法14。 的門檻收斂設(shè)置為0.001。至于拓撲地圖的邊緣,我們將它隨著距離的兩個頂點之間的信息。這距離可以根據(jù)odometry計算閱讀資料。位自身拓撲地圖,機器人必須用“眼睛”的環(huán)境和提取具有里程碑意義的序列,那么搜索在地圖上最好的匹配的頂點(現(xiàn)場。不同于傳統(tǒng)概率定位15,在我們的系統(tǒng)定位問題可以轉(zhuǎn)化為評價的問題嗯。頂點以最大的評價值,必須大于一個閾值,作為嗎最佳匹配的頂點,表明最機器人可能的地方。為評估,首先我們必須準備一份觀察序列順序如下。根據(jù)相似性計算我們設(shè)計了一種新的基于模糊邏輯的比賽策略,可以發(fā)現(xiàn)在接下來的部分里。一旦觀察序列生成、評價過程計算出一個后概率值P(VT)根據(jù)Eqn。(6),在那里是一套隱藏狀態(tài)嗎序列和r指數(shù)一個特殊的隱藏狀態(tài)序列3。詳細分析和算法發(fā)現(xiàn)在文獻4。4基于模糊邏輯的比賽策略一個重要的問題在圖像匹配問題選擇最有效的特征,或描述代表了原始圖像。由于機器人運動,那些提取具有里程碑意義的地區(qū)將會改變像素水平。所以,描述符或特征選擇應(yīng)不變在某種程度上根據(jù)變化的規(guī)模、旋轉(zhuǎn)和觀點等。在本文中,我們利用4一般特點,采用社區(qū)簡述如下。GO:梯度方向。已經(jīng)證明照明和旋轉(zhuǎn)的變化可能有更少影響5。ASM和ENT:二階矩和角熵,這是兩個紋理描述符。H亨利:色調(diào),用于描述基本信息的圖像。另一個關(guān)鍵的問題是要選擇一個比賽良好的匹配策略和算法。通常最近的鄰居策略(NN)是用來衡量相似兩種模式之間。但是我們發(fā)現(xiàn)了實驗表明,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不能充分地展現(xiàn)個人描述符或特征的貢獻相似性度量。圖中所示,輸入圖像圖(a)來自不同的看法圖(b)。但是Figs.4之間的距離(a)和(b)計算Jefferey差異大于圖(c)。為了解決這個問題,我們設(shè)計一個新的比賽給出了一種基于模糊邏輯的微妙的表現(xiàn)每個特征的變化。該算法描述下面。使用Jefferey圖計算相似度的差異:(a)輸入形象;(b)具有里程碑意義的數(shù)據(jù)庫的索引是6和Jefferey分歧d = 7.305 2;(c)具有里程碑意義的數(shù)據(jù)庫的索引14及其Jefferey分歧d = 4.6621) 首先所有特征fuzzifyid如下。在這些方程Nk代表的數(shù)量象素灰度k、Npixels像素的總數(shù)的形象,Nm_GO的像素數(shù)與角度學(xué)位 m 在 GOij ,Nm_H在。Aij代表灰色價值的像素,k的平均程度由于通過模糊分類灰色水平鉀、m k角程度相當(dāng)于256個和m等于360。2)相似性地標是計算機使用的個人特征,分別。這關(guān)于古今特征相似度在模糊設(shè)置ASM,ENT、GO、H 被定義為然后我們比較地方形象和每個人都在數(shù)據(jù)庫。拒絕和rmean記錄。3)所有的相似程度的各具特色,融為一體獲得一個判斷,可由Eqn形式化(7)。依據(jù)權(quán)重確定根據(jù)rmean拒絕各具特色的。經(jīng)分類,然后王是指定的0.4、0.3、0.2、0.1,分別按順序在數(shù)據(jù)庫中,這個具有里程碑意義的融合相似度高于其他任何作為最好的比賽。這個比賽結(jié)果的Figs.4(b)和(c)證明了圖。顯示,該方法能測量兩種模式之間相似度的有效。5實驗,分析定位系統(tǒng)已經(jīng)得到了落實在一個移動機器人,它建立在我們的實驗室。視覺系統(tǒng)由CCD相機和一個frame-grabber下腔靜脈- 4200。 圖像的分辨率設(shè)置為400320和采樣頻率將10幀/ s。計算機系統(tǒng)由1兆赫處理器和512米的記憶,這是所攜帶的機器人。目前該機器人工作的室內(nèi)環(huán)境。同樣的場景圖像區(qū)域和區(qū)分有效。表1顯示靜態(tài)識別結(jié)果環(huán)境包括5 laneways和筒倉。十個場景精選每個環(huán)境和 HMMs創(chuàng)造了每一個場景中。收集20的場景當(dāng)機器人進入各個環(huán)境后比賽60 HMMs以上。在表格上,“真相”意味著情景局部場比賽對場景的評價價值是30%比HMM第二高評價)?！安淮_定性”意味著評價HMM的價值大于第二高的評價在10%以下?！板e誤匹配”意味著情景本地化的比賽,錯誤的場景。在桌子上,比錯誤匹配是0。但這是不可能的場景本地化無法匹配任何場景和新序列為依據(jù)被創(chuàng)造出來。此外,“比真理“關(guān)于筒倉低,因為顯著的球桿是減少這類環(huán)境。在這個時期的自動探索,同樣的場景可以結(jié)合。這個過程可以概括為:當(dāng)定位成功,當(dāng)前的地標序列添加到隨之而來的觀察序列匹配的頂點un-repeatedly照他們的定位(包括角度的圖像從當(dāng)?shù)丶巴怀龅暮较驒C器人來)。學(xué)習(xí)參數(shù)的HMM再一次。方法相比,使用外觀整幅圖像的特點(方法2，M2),我們的系統(tǒng)(M1)使用當(dāng)?shù)氐娘@著區(qū)域的定位及地圖,這使得它有更多的寬容的規(guī)模、觀點機器人的運動引起的變化,性價比高識別和更少的金額數(shù)拓撲地圖。所以,我們的系統(tǒng)具有較好的性能在動態(tài)環(huán)境下。這些表2中可以看出。Laneways 1、2、4、5運行有些礦工的地方在工作,這拼圖機器人。6總結(jié)1)局部圖像特征明顯,提取取代整個圖像參與識別,提高公差的變化在規(guī)模、2 D旋轉(zhuǎn)和觀點的環(huán)境形象。2)模糊邏輯是用來認識當(dāng)?shù)氐男蜗?并強調(diào)個體特征的貢獻識別,提高了可靠性的地標建筑。3)HMM用于捕獲結(jié)構(gòu)或那些當(dāng)?shù)氐膱D像之間的關(guān)系,把場景識別問題轉(zhuǎn)化為評價的問題HMM。4)從以上實驗結(jié)果表明該煤礦救災(zāi)機器人場景識別系統(tǒng)具有較高比率的識別和定位。參考1 QIAN Shan-hua, GE Shi-rong, WANG Yong-sheng, LIU Chang-qing.Research status of the disaster rescue robot and its applications to themine rescue J. 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