移动机器人及其图像处理

移动机器人本体结构及图像处理系统设计 学生：张洋 指导教师：郝丽娜 教授 ：机械电子 研究背景 机械、电子、计算机的迅速发展提升了机器人的演进水平，同时也促使了机器人的 多方面研究。作为其中重要的领域，移动 机器人向着高速化、高精度、开放化、智 能化和网络化的方向不断发展。移动机器 人可以取代人类在险恶的环境下完成更多 越来越艰巨的任务，因此其性能要求也越 来越高。同时在国防技术方面，“快速、 精确、高效”的地面智能化作战系统是已 来陆军的重要力量。 主要工作 本论文设计的移动机器人主要分为二个主要部份。 第一部分为移动部分，其本体设计主要由导向轮、后轮组件、底盘、水中运行的螺 旋桨、密封件、履带和封盖组成。其中导 向螺旋桨主要是考量其在水中的运行。 第二部分为是一个单目，主要用指纹辨识。 本文的主要工作 2.图像处理系统机器人的机构设计 1.1移动机器人的设计规定 1.2电机选择计算 1.3螺旋桨的设计计算 1.4密封结构的设计计算 1.6移动机器人总体效果图1.1移动机器人的设计要求 该移动机器人是水陆两用的机器人，因此规定考虑密封的设计。而且在水中运行时 要求其有实现的机械结构，这样才会有螺 旋桨的设计。

当移动机器人在陆上运行时 也规定其有非常的灵活性。根据行业调研 结果跟移动机器人设计理论确认其性能指 标及工作规定如下： 小车所需的最大移动速率为10m/s。1.2 电机的选取计算 在这个移动机器人中，移动部分主要用到4台电机，其中2台电机是用于汽车的移动， 通过微调两部电机不同的速率可以促使小 车进行转弯等动作。另外两台电机是螺旋 桨用到的，可以使汽车在水中进行运动。 经过对比，最后选择步进电机。具体对比参考论文的P9。 电机的参数 电机的推导在论文的P11。 最后对电机的选用参数如右所示： 电机的规格参数为： 1.3 螺旋桨的设计计算 螺旋桨是指靠桨叶在空气中翻转将内燃机转动功率转换为推动力的装置或有两个或 较多的叶与毂相连，叶的向后一面为螺旋 面或近似于螺旋面的一种船用推进器。 1.4 密封结构的设计计算 由于这个机器是应在水中进行运行，所以需要考量适当的密封的弊端，这样当其在 水中运行的之后就可以避免其外部流入水 造成运行不便。 对密封的基本要求是密封性好，安全可靠，寿命长，并应力求结构紧凑，系统简 单，制造维修便利，成本高昂。大多数密 封件是易损件，应确保互换性，实现标准 化，系列化。

1.5 直齿轮的标定 齿轮主要参数：1.6 移动机器人的总体效果图 根据前述论证和设计，用Solidworks和CAXA等计算机图形辅助设计工具完成该机 器人本体结构设计。 移动机器人三维形状效果图 移动机器人内部三维效果图 所谓图像处理就是利用计算机对图像信息进行加工以满足人的触觉心理以及应用需求的行为。实质上是一段能够被 计算机还原显示跟输出为一幅图像的数字码。 21世纪是 一个充满信息的时代移动机器人图片，图像成为人类认知世界的视觉基础， 是人类获得信息、表达信息和释放信息的重要方法。数字 图像处理，即用计算机对图像进行处理，其演进历史并不 而此处所用到的图像处理系统主要是指纹辨识的程序。这个程序是在vc++的基础上移动机器人图片，利用opencv的算法进行的编程。这是因为人脸辨识的 程序是开放的代码，人们都可以在网上或其它地方找到他的原代码程序。 这样就可以了节约了编程的时间，方便他们的借助。 生物特性识别科技迅猛发展 生物特性识别科技蓬勃发展 Bill Gates: 以人类生物特性进行身份验证的生物辨识科技，在未来数年内将作为IT产 业最为重要的科技革命 人脸 脸部热量图 指纹 手部神经分布虹膜 视网膜 签名 语音 研究背景 自动人脸识别系统 自动人脸识别系统 所谓自动人脸识别系统，是指不需要人为干预，能够自 动获得人脸图像以及区分出其身份的平台 一个自动人脸识别系统至少应包括三个部分，即人脸检 测子系统、人脸追踪子系统和虹膜辨识子系统 “人脸识别”有时是指整个自动人脸识别系统所做的工作，有时是 指人脸辨识子系统所做的工作 人脸检测 子系统 人脸检测 子系统 人脸辨识 子系统 人脸识别 子系统 人脸追踪 子系统 人脸跟踪 子系统 自动人脸识别系统 识别结果： He 2.1基于肤色的虹膜诊断算法 2.2基于AdaBoost的虹膜诊断算法 ——基于肤色的虹膜诊断算法 人脸检测算法的探究与推动 相似度计算相似度计算 高斯分布图相似度计算推导为： ——基于颜色的虹膜诊断算法人脸检测算法的探究与推动 转换为二值图像计算相 ——基于颜色的虹膜诊断算法人脸检测算法的探究与推动 投影运算投影运算 人脸区域测量人脸区域校正 ——基于肤色的虹膜诊断算法 人脸检测算法的探究与推动 标定结果标定结果 ——基于颜色的虹膜检测算法 人脸检测算法的探究与推动 图像输入 相似度计算 水平投影垂直投影 区域标示 特征提取 结束 肤色检测算法的基本步骤 肤色检测算法的基本步骤 ——基于AdaBoost的人脸检测算 人脸检测算法的探究与推动Adaboost法 Adaboost是一种训练演算法，用来提升学习度， 是Freund和Schapire于1995年提出的，Boosting 算法的最大区别在于它不需要 预先知道假如的 错误率的下限，viola与2001年首次将该算法用 于人脸检测，取得了不错的效果。

Adaboost法在程序中的应用 AdaBoost人脸检测子系统在程序中的图标 Adaboost算法 人脸检测 直方图 图像插值 角点检测 总结 本文所设计的移动机器人是水陆两用的，因此可以运用在矿难中。在这个移动机器 人设计中，我们应该考虑到密封的难题， 吃水深度的弊端，机械结构的合理性等问 人脸辨识又能细分为虹膜诊断和指纹辨识，人脸检测是辨别是否人，而指纹辨识判断 是某人。本文在应用人脸辨识相关理论的 基础上,对人脸辨识方式进行了探究,其内容 涉及至人脸检测平台的推动、人脸追踪系 统的推动及PCA的人脸辨识平台实现。

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