万方数据o(10j——12766E≥IV一，号基于双目视觉和Voronoi图的移动％。。机器人地图构建研究01主2于乃功，李博MobileMapping㈩Diagram基于改进的SIFT算法的障碍物三维立体坐标计算(北京工业大学电子信息与控制工程学院，北京100124)StudyRobotBasedBinocularVisionandVoronoi引言计算机测量与控制·2College，Beijing由于近年来计算机图像处理能力和技术的飞速发展以及大量的数字图像处理设备性能价格比的提高，加之视觉系统具有信号探测范围宽、目标信息完整等优势，视觉传感器在移动机器人导航中的应用越来越受到人们的重视并表现出良好的发展前景[1]。地图构建是机器人导航任务中至关重要的环节。由于Voronoi图(V图)的几何特性使得其在地图构建的应用中越来越广泛。现如今的研究方法大多是将机器人退化为一个质点，将障碍物的离散中心作为V图的建模生成元，忽略了障碍物的实际形状，误差较大。本文在此基础上提出了最大包围盒的思想，将V图与改进的SIFT算法相结合，在最合适的范围中膨胀障碍物，最大限度地减小碰撞的可能性，并进行了仿真试验。在视觉基础上，主要进行了以下几个方面的工作：(1)基于改进的SIFT算法得出障碍物的三维立体坐标；(2)基于最大包围盒的思想，将得到的数据进行处理得到膨胀后的障碍物的离散中心；(3)以该中心作为建模生成元构建Voronoi地图；(4)基于Matlab和VC}+的软件平台对算法的仿真。基金项目：北京市教育委员会科技发展计划面上项目双目立体视觉是基于视差的原理恢复出物体的三维几何信息，重建物体三维轮廓及位置。图1所示为简单的乎视双目立体成像原理图，两摄像机的投影中心的连线的距离，即基线距为B。摄像机坐标系的原点在摄像机镜头的光心处，坐标系如图1所示L2Measurement文章编号：1671—4598(2012)10—2766—03中图分类号：TH873．7文献标识码：A摘要：在双目视觉传感器的基础上，应用改进后的SIFT(Scale—invarianttransform)算法确定障碍物的三维坐标，提出最大包围盒的思想，将处理后的数据作为Voronoi图的建模牛成元，完成移动机器人的拿局地图构建；基于V图构建的地图的最大的优点是移动机器人行走的路径是障碍物离散中心的中垂线，可以保证机器人在运行过程中最大程度地远离障碍物；试验结果表明应用该方法构建的地图可靠性高，符合导航的要求。关键词：双目立体视觉；SIFT算法；Voronoi图；地图构建onYUNaigong，LiBo(ElectronicInformation＆ControlTechnology，Beijing0收稿日期：2012—04—23；修回日期：2012—06—20。(KM200810005016)。作者简介：于乃功(1966一)，男，山东省潍坊市人，工学博士，教授，主要从事机器人控制，机器视觉方向的研究。1i／图1双目立体视觉成像原理ComputerContro&lfeatureEngineeringUniversityof100124，China；)Abstract：Determiningthethree—dimensionalcoordinatesobstaclewithbinocularbasedapplicationim—provedSIFT(Scale--invarianttransform)algorithm，thedatawillbetreatedmodeldiagramcornpleteglobalmapbuilding．ThebiggestadvantageVisthatenvironmentalpathroadverticaldisobstacles，whichmaymakerobotkeepawayfromobstructionsduringoperation．Theexperimentalsultshowsafterconstructiondemonstratehighreliabilitywhichrequirementsnavigation．Keywords：binocularvision；SIFTalgorithm；Voronoidiagram；mappingvisiongeneratorcretecentersconsistentsensorastOsurecanrestereoJ。．·万方数据』yx：霎B-U,【Z-鼬s如．f幻㈣物的区域)的两个极值点在左右图像的坐标{(巩。y～。)。(U—，，‰。，))，并由公式k．)}的角i肜包围，得出该矩形的形心坐标(X，Z)，并作3仿真试验第10期2．3基于改进的Sll力l"算法的Voron