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基于互联网技术的无人机电力巡检视觉避障方法的研究与发展

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互联网周刊 2024年第8期 26-28页

作者：王汝智任海金王文军国能陕西水电有限公司国能潼关新能源有限公司

随着电力系统的不断升级和扩大,传统的人工巡检方式已经无法满足日益增长的巡检需求。随着互联网的不断发展,以无人机作为巡检工具的巡检方法,以其灵活、高效的特点,逐渐成为电力巡检的首选。然而,在无人机巡检过程中,视觉避障技术一直... 详细信息

随着电力系统的不断升级和扩大,传统的人工巡检方式已经无法满足日益增长的巡检需求。随着互联网的不断发展,以无人机作为巡检工具的巡检方法,以其灵活、高效的特点,逐渐成为电力巡检的首选。然而,在无人机巡检过程中,视觉避障技术一直是制约无人机应用的一个重要问题。本文将对基于互联网技术的无人机电力巡检视觉避障方法的研究与发展进行综述,详细介绍视觉避障技术的关键点,包括通信技术和算法等方面,分析视觉避障技术在无人机电力巡检中的应用现状和存在的问题,展望视觉避障技术在无人机电力巡检中的发展趋势。

关键词：无人机巡检技术视觉避障深度学习算法通信技术

农用无人机视觉避障系统的图像数据采集模块设计

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农用无人机视觉避障系统的图像数据采集模块设计

作者：刘峰华南农业大学

学位级别：硕士

为提高生产作业的安全性,实现农田障碍物的实时避障是智能化农用无人机的发展趋势之一,其中以视觉类传感器为主的避障系统,它在识别障碍物类型、深度信息、记录飞行数据及回放等更加直观和清晰,有着良好的发展前景。然而现有的农用无人... 详细信息

为提高生产作业的安全性,实现农田障碍物的实时避障是智能化农用无人机的发展趋势之一,其中以视觉类传感器为主的避障系统,它在识别障碍物类型、深度信息、记录飞行数据及回放等更加直观和清晰,有着良好的发展前景。然而现有的农用无人机视觉避障系统存在高度模块化、API私有化部署、不支持二次开发,以及平台通用性差等问题。市场上也无专门针对农用无人机避障系统的图像数据采集模块单独销售,现有的通用模块无法满足视觉类避障系统大量图像数据无损压缩、完整保存、快速读取等要求。农用无人机视觉避障系统的研发,离不开对海量图像数据的存储、处理和分析,且图像数据的有效性和可靠性对障碍物识别分析的准确性至关重要。针对以上问题,本研究基于嵌入式开发板NVIDIA Jetson Nano设计了一种适用于农用无人机视觉避障系统的图像数据采集模块。模块分为数据采集子模块和数据存储子模块:数据采集子模块包括Intel Real Sense D430 3D深度相机模组和USB3.0数据线;数据存储子模块包括嵌入式开发板NVIDIA Jetson Nano和SD存储卡。硬件选型和搭建完成后,通过Solid Works2014设计了该数据采集模块的封装外壳,以实现该模块的集成化和轻量化,方便与农用无人机视觉避障系统中的其他模块组装使用,如自主搭建的图像传输模块、DJI NAZA-M Lite飞控模块、避障系统供电模块等。基于该模块的体积及重量,自主搭建了一台续航时长约15分钟的四旋翼无人机搭载平台（飞控系统为:DJI NAZA-M Lite）,进行图像数据的采集及存储试验。测试过程中,Intel Real Sense D430双目相机的图像在ROS（Robot Operating System）中以“Topic”的形式发布。通过C++语言设计程序,启动双目相机后,镜头当前图像以10FPS的速度进行传输,数据采集子模块在调取双目相机的图像时,通过不断的订阅镜头的“Topic”来显示镜头当前图像,数据存储子模块则是将数据采集子模块采集到的remap图像和depth图像进行存储。根据应用场景的实际需求,本研究对比了PNG格式和BMP格式两种无损压缩存储方式的失帧率,优选失帧率更低的存储方式。本研究所讨论的失帧率特指为图像数据采集模块工作测试中,所丢失图像数据包数量占所发送图像数据组的比率,其大小反应了系统数据保存的完整性,呈负相关关系。完整的数据保存更有利于及时有效的避障反馈,为农用无人机安全作业提供实时保障。通过功能测试实现了本模块的采集和存储功能,最后依据功能需求将所设计的图像数据采集模块搭载到四旋翼无人机上,进行上机试验和室内试验,计算分析PNG和BMP两种存储方式的测试数据,结果表明,两种格式存储方式的失帧率基本不变,在PNG格式存储方式下,图像数据采集模块的失帧率在1%左右;在BMP格式存储方式下,图像数据采集模块的失帧率在10%左右,因此选择具有良好实时性的PNG格式存储方式,可满足图像数据采集模块的设计要求,并可保证图片信息的完整性。然后通过同态滤波处理消除光照不均匀照度的影响,以改善图片的质量。本研究设计的图像采集模块可为后续避障系统图像处理分析提供准确的数据来源,为实现农用无人机自主避障技术提供技术支持,并具有模块造价低、集成性高、实用性强、平台通用性广的特点,支持软件二次开发的优点。

关键词：农用无人机视觉避障数据采集无损压缩

基于碰撞时间的多旋翼无人机视觉避障方法研究

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基于碰撞时间的多旋翼无人机视觉避障方法研究

作者：杨兴隆上海交通大学

学位级别：硕士

旋翼无人机广泛的应用于人类生活的各个场景,航拍、救援、影视拍摄、电路检修等等。提高旋翼无人机自主避障飞行的能力,是无人机安全飞行的关键要素。环境感知和旋翼无人机的自主飞行,也一直是该行业的研究热点。传统避障算法研究的关... 详细信息

旋翼无人机广泛的应用于人类生活的各个场景,航拍、救援、影视拍摄、电路检修等等。提高旋翼无人机自主避障飞行的能力,是无人机安全飞行的关键要素。环境感知和旋翼无人机的自主飞行,也一直是该行业的研究热点。传统避障算法研究的关注点在于准确的获取与障碍物之间的距离上,与之不同的是,我们仿照动物的快速视觉避障,使用单目相机,通过预估稠密的碰撞时间信息,建立局部的概率地图,从而达到无人机避障的效果。使用碰撞时间信息,综合考虑了与障碍物之间的距离信息、方向信息以及无人机此刻的运动信息,能够统一的处理动态和静态的障碍物,为后续的避障算法提供了更加丰富的信息。设计和实现了基于深度学习的稠密碰撞时间生成算法,该算法能够输出每一个像素的碰撞时间。该部分主要有以下创新点:在网络结构中,卷积结构部分,我们通过引入关联层,进行高层特征的匹配,增强网络的关联性;反卷积部分,设计多层金字塔的输出模式,与损失函数相关联,通过设置各层权重,保证了网络模型最终输出的准确性,同时加速网络的训练过程;在网络训练中,采用仿真数据预训练的模式,解决了数据集缺少的问题。设计与实现了基于碰撞时间的局部概率地图生成算法。该部分包含两个创新点,快速查询算法以及服务于该查询算法的数据结构。查询算法能够在历史测量帧中快速的查询包含当前视角内各个点的相关测量帧,以及相应的不确定性,随后综合评估当前帧中各个点的不确定性,确定最终的可通行区域。数据结构是采用边和顶点对组成的双链表线性结构,其中边表示相应的两个顶点间的变换关系和不确性的传播关系,同时能够方便的插入和删除相应的边和顶点。设计和实现了一个基于Unreal（虚幻）引擎的旋翼无人机自主导航验证测试仿真平台。该平台能够实时模拟旋翼无人机的运动和传感器数据的生成,同时提供高逼真度的复杂视觉场景,方便数据的采集和算法验证。利用仿真平台,在不同的视觉场景中,通过与碰撞时间真值作比较,测试了稠密碰撞时间时间网络模型的输出效果;随后,使用仿真场景验证局部概率地图的避障效果,最终取得了较好的成果。

关键词：旋翼无人机视觉避障碰撞时间深度学习概率地图

微小型飞行器立体视觉避障与自主导航关键技术研究

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微小型飞行器立体视觉避障与自主导航关键技术研究

作者：万众南京航空航天大学

学位级别：硕士

微小型飞行器在低空和室内等复杂、危险的环境下自主执行飞行任务时必须规避地面、空中的威胁或障碍物,而其机体容量和承载重量的限制给障碍物规避与自主导航相关技术的研究带来较大困难。微小型飞行器自主避障与安全飞行的核心在于两... 详细信息

微小型飞行器在低空和室内等复杂、危险的环境下自主执行飞行任务时必须规避地面、空中的威胁或障碍物,而其机体容量和承载重量的限制给障碍物规避与自主导航相关技术的研究带来较大困难。微小型飞行器自主避障与安全飞行的核心在于两个方面:一是对飞行器自身绝对位置、速度、姿态等导航状态的实时获取,另一方面是要对周围环境及潜在碰撞威胁物体相对信息的精确测量;从而要求微小型飞行器在具备高精度的自主导航定位能力同时,还能够自主实现对周围环境的三维建模,并对飞行路径上可能遇到的障碍物进行实时分辨和监测,进而制定出合理的避让策略,确保既定任务的完成。为此,本文结合微小型飞行器的运动特性与低空飞行环境,开展了基于双目相机立体视觉实现的三维环境建模与避障关键技术研究,同时还开展了基于惯性/立体视觉的自主导航方法研究,提出了一套适用于微小型飞行器的双目立体视觉避障方法和组合导航方法,以提高对飞行环境和自身运动状态信息的感知能力,为实现微小型飞行器在复杂和危险环境下的安全飞行与自主导航提供可行方案和参考。为有效实现微小型飞行器在飞行过程中对周围环境的感知,研究了基于双目相机立体视觉的三维重建方法。针对双目相机在实际使用中存在边缘误匹配及深度信息缺失的问题,借鉴了传统的基于联合双边滤波深度图像优化的思路,在保证优化深度图像质量的前提下,设计了实时性强的基于导向滤波的深度图像优化方法,并通过立体视觉和三维重建技术,提高了微小型飞行器对环境感知的能力,同时还可以实时获取和障碍物之间的相对距离信息;在此基础上,依据双目相机的标定结果,结合双目测距模型,分析建立了基于双目相机的测距误差特性,从而为后续的微小型飞行器实时避障研究奠定了基础。考虑到微小型飞行器在实际飞行过程中,对于周围环境中存在的障碍物大小、类型都无法预先获得,为此,在对周围环境实现三维重建的基础上,还需要设计针对性的障碍物检测识别方法;为实现微小型飞行器对障碍物的有效规避,设计了基于轮廓检测方法的障碍物识别方法,通过对轮廓的大小进一步判断,从而减少了深度图像噪声带来的误检,能够有效识别飞行环境中的障碍物;并在此基础上,通过分析飞行器与潜在障碍物之间的相对运动关系,建立了碰撞锥模型评估方法,可以实现对未来发生碰撞风险的评估,从而判断出真正威胁微小型飞行器前进的障碍物;并在此基础上,在充分考虑了微小型飞行器运动特性和运动约束基础上,改进了传统的碰撞锥预测模型设计方法,采用运动分解的方式设计了主动避障策略,提出了兼顾避障实时性和避障准确性的视觉引导方法,提高了微小型飞行器的自主避障能力,为微小型飞行器的安全避障飞行提供了基础。微小型飞行器在避障飞行过程中离不开对自身绝对位姿信息的准确测量,传统的微惯性/视觉里程计组合存在误差积累的问题,特别是在高机动的避障飞行条件下,会引起微惯性误差的急剧发散,而视觉里程计由于存在测量延时、输出误差模型未知等问题,导致传统的微惯性/视觉里程计组合无法满足微小型飞行器避障飞行的需要。为此,本文提出了一种基于测量模型优化的双目视觉里程计/微惯性组合导航方法,利用双目视觉里程计获取飞行器的实时位姿变化,并以此为基础,基于相关噪声的卡尔曼滤波器设计实现对惯性导航系统器件的在线误差估计和补偿,有效提高了自主导航精度,为微小型飞行器在复杂飞行环境下的安全避障飞行提供了绝对位姿信息。论文最后还基于大疆M100四旋翼飞行器和妙算(Manifold)机载处理模块以及Guidance双目视觉传感模块等实际硬件设备,设计了基于双目相机的微小型飞行器视觉避障综合飞行实物验证方案,对所提出的微小型飞行器视觉避障方法进行了综合验证分析,并基于实际传感器数据对所提出的自主导航方法进行了测试和分析,有效验证了本文所提出的微小型飞行器视觉避障与自主导航方法的有效性,从而为微小型飞行器自主避障与安全飞行提供了有益的参考。

关键词：微小型飞行器立体视觉视觉避障视觉里程计组合导航

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无人机电力巡检视觉避障技术研究

无人机电力巡检视觉避障技术研究

作者：周士超北京理工大学

学位级别：硕士

近年来,全球范围内掀起了多旋翼轻小型无人机商业化的热潮。在高压电力巡检应用中,无人机代替人工监察线路作业可极大提高工作效率。为防止巡检无人机与电力设备间发生碰撞事故,本文研究了基于双目立体视觉的无人机避障算法和远程监控... 详细信息

近年来,全球范围内掀起了多旋翼轻小型无人机商业化的热潮。在高压电力巡检应用中,无人机代替人工监察线路作业可极大提高工作效率。为防止巡检无人机与电力设备间发生碰撞事故,本文研究了基于双目立体视觉的无人机避障算法和远程监控系统。避障算法主要完成长基线双目视觉系统下的障碍物深度信息精确感知,为飞行控制系统提供动作依据。远程监控系统以虚拟现实设备为终端,实时监测机载短基线双目系统获取的巡检场景。论文主要展开了如下工作:(1)双目视觉系统设计与标定。在无人机避障工作中,为获得较精确的距离感知效果,设计了大型标定板与长基线双目视觉系统并进行立体标定。利用该视觉系统对远距离范围内的预设标靶进行视觉测距实验,验证了标定结果的正确性与远距离视觉测距的可靠性。在远程监控系统的设计工作中,制作了类似人眼结构的短基线双目视觉系统,以此作为监控系统的机载前端采集装置。(2)实际巡检场景下的双目测距算法设计与仿真。本文依靠长基线垂直架设的双目视觉系统进行场景深度感知,并对如何获取在以下两种巡检场景捕获同名匹配点进行重点分析。a)电力线场景。鉴于电力线几乎不存在特征点信息,本文首先检测公共视野内的电力线,利用视觉极线与电力线近似正交的性质寻找电力线上的同名匹配点对;b)电力塔场景。区别于雷达、结构光等主动式深度感知方法,本文首先利用基于光流法的全被动式景深感知模型初步感知前景电力塔,然后利用SIFT算法提取塔身上的特征点并匹配,匹配结果即为同名匹配点对。同名匹配点对坐标结合相机标定参数即可计算高压线、塔目标的深度信息。(3)基于双目视觉系统的远程监控系统设计与硬件实现。本文对该系统设计思路和主要功能模块(短基线水平架设双目视觉模块,以FPGA与视频压缩芯片为核心的图像处理模块,无线收发模块,虚拟现实终端)进行详细阐述。通过虚拟现实终端,工作人员可以更真实地远程感知巡检情况。本文的研究工作及其主要成果可以作为视觉避障技术在无人机电力巡检应用中的积极尝试。

关键词：双目立体视觉电力巡检三维场景重构虚拟现实视觉避障

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基于光流的机器人视觉避障技术研究

基于光流的机器人视觉避障技术研究

作者：武龙冬辽宁大学

学位级别：硕士

自主移动机器人作为机器人学的一个重要分支,目前已广泛应用于军事、工业、环境探测、抢险救援等多种领域,而移动机器人要实现在复杂的环境中安全且顺利的自主作业,对障碍物进行有效的检测与规避是机器人应具备的基本功能。传统的利用... 详细信息

自主移动机器人作为机器人学的一个重要分支,目前已广泛应用于军事、工业、环境探测、抢险救援等多种领域,而移动机器人要实现在复杂的环境中安全且顺利的自主作业,对障碍物进行有效的检测与规避是机器人应具备的基本功能。传统的利用超声、红外等传感器进行测距避障的方式存在避障死角。而基于机器视觉信息进行避障可有效规避避障死角,避障的可靠性更高,因此,近年来对机器人视觉避障方面的理论及技术研究受到越来越多的关注。其中,新兴的基于机器视觉的光流避障方法,因其非常接近人类的认知行为,并且对视觉信息采集设备要求较低,成为了优选的视觉避障技术。但因对其研究刚刚起步,在实际应用中,尚有很多技术瓶颈问题有待进一步研究解决。鉴于以上,本文重点对基于光流的机器人的避障方法开展相关研究。首先,采用LK(Lucas&Kanade)稀疏光流算法计算机器人视觉场景中特征点处的深度信息即碰撞时间(Time to contact,TTC),并利用密度峰值发现的聚类(density peaks finding cluster,DPFC)方法对特征点的TTC分布进行聚类分析。根据TTC聚类结果来识别障碍物区域,并结合人工势场法实现机器人避障。主要研究工作如下:1、LK图像金字塔光流算法及其改进研究。为减少避障过程中的计算量,首先利用Shi-Tomasi法检测机器人视觉场景中的特征点。针对地面纹理特征明显的情况,根据特征点分布规律来判断地面点,进而可以消除地面过多的特征点,进一步减少计算量。再利用LK图像金字塔光流算法计算有效特征点处的光流,为下一步计算特征点处TTC提供依据。针对采用常见的图像梯度算子计算光流精度有限的问题,本文提出了一种新颖的多项式窗口函数估计的梯度计算改进算法,对每个像素点灰度值用一个多项式窗口函数来表示,采用高斯函数计算窗口中各像素点的权值来平衡各点的影响力,利用最小二乘法来估计多项式系数,再对多项式进行求导来计算图像梯度。该方法可以更好的利用图像全局特性,梯度计算的鲁棒性更强,准确性更高。仿真结果表明,利用本文改进算法计算梯度与常见的梯度算子相比,光流计算精度更高,为准确计算机器人视觉场景中各特征点处的TTC奠定基础。2、基于光流聚类的机器人障碍物识别方法研究。本文引入近年新兴的、算法简洁的密度峰值发现聚类(density peaks finding cluster,DPFC)方法对LK算法计算得到的光流信息进行两层聚类:首先根据机器人场景中特征点处光流模的大小进行聚类,以便判断和剔除错误光流;再利用剔除错误光流后的各特征点处的光流计算TTC,并与预先设定的TTC安全阈值进行比较判断场景中是否有障碍物,若有障碍物存在,再利用DPFC算法根据各特征点处的TTC进行第二层聚类,确定聚类中心,根据聚类中心TTC值区分障碍物区域和背景信息。仿真结果表明本文引入的DPFC算法对光流两层聚类方法可以较准确的识别机器人视觉场景中的障碍物区域,且计算效率较高。3、光流融合人工势场法的机器人避障策略研究。本文引入人工势场法,将其与基于光流的障碍物识别方法相结合,设计机器人避障策略,完成机器人行进路径规划。根据上述基于密度峰值发现的机器人视觉场景中特征点处TTC聚类结果,找出各聚类中心处TTC值最小的一类,将其确定为离机器人最近的潜在障碍物,将此类中最外围特征点与机器人连线确定为斥力矢量,以各点对应的TTC计算斥力大小,求其合力来确定斥力势场。根据机器人目标位置计算引力势场,利用人工势场法实现机器人目标导航和有效避障。4、搭建了基于单目视觉的机器人光流避障实验平台,选择校园内一处特定场景开展了相关实验研究,对论文相关的理论算法进行了实验验证。实验结果表明,本文光流融合人工势场法的机器人避障方法可有效的指导机器人避障,并顺利到达目的地。

关键词：视觉避障 LK算法多项式窗口函数密度峰值发现聚类光流融合人工势场法

基于嵌入式平台的无人机视觉跟踪避障方法研究

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基于嵌入式平台的无人机视觉跟踪避障方法研究

作者：史浩明南京航空航天大学

学位级别：硕士

近年来,无人机视觉导航技术正受到广泛关注,同时,基于嵌入式平台的微处理器系统以其自主廉价的特点也逐渐在工程控制领域中展现其优势,本文针对无人机在未知环境中的避障问题,研究基于嵌入式平台的无人机视觉跟踪避障方法,主要探讨了无... 详细信息

近年来,无人机视觉导航技术正受到广泛关注,同时,基于嵌入式平台的微处理器系统以其自主廉价的特点也逐渐在工程控制领域中展现其优势,本文针对无人机在未知环境中的避障问题,研究基于嵌入式平台的无人机视觉跟踪避障方法,主要探讨了无人机飞行过程中的导航避障策略以及障碍物识别和目标测距问题,完成了算法设计和硬件平台搭建,并通过实验验证了该方案的工程价值。首先,针对导航避障策略问题,本文在传统人工势场法的基础上,对势场函数做了改进,并结合最优控制思想,设计控制器,引导无人机自主避障并最终飞抵目标地点。接着,针对障碍物检测问题,研究图像预处理算法,并在几种经典光流算法的基础上,利用角点作为特征点计算目标场景的光流向量,提出基于角点检测的改进金字塔L-K光流法。针对目标测距问题,利用精度不高的光流法探索障碍物警戒区域,通过对摄像机进行标定,形成二维像素到三维世界的对应模式,完成对距离的精确解算。最后,针对嵌入式平台搭建,完成系统仿真设计,并完成算法的硬件实现。平台包括基于CMOS图像传感器的图像采集模块,用于采集无人机飞行前方的视频图像序列,以及采用FPGA+DSP架构的图像处理模块,利用FPGA作图像预处理,DSP作图像处理并输出控制信号,实验结果表明,该方案具有良好的障碍物检测与路径规划能力,并验证了本文算法的有效可行。

关键词：视觉避障人工势场光流算法 Harris角点单目测距 FPGA+DSP架构

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基于视觉的平地探测机器人避障研究

基于视觉的平地探测机器人避障研究

作者：郑海华中南大学

学位级别：硕士

探测机器人是用于危险区域执行危险物探测任务的地面移动平台,其自主化作业技术一直是国内外的研究重点,尤其是在未知环境中,要求机器人具备自主避障的能力。本文以平地探测机器人运动控制系统为研究对象,确立了一种以基于单目视觉的障... 详细信息

探测机器人是用于危险区域执行危险物探测任务的地面移动平台,其自主化作业技术一直是国内外的研究重点,尤其是在未知环境中,要求机器人具备自主避障的能力。本文以平地探测机器人运动控制系统为研究对象,确立了一种以基于单目视觉的障碍物识别与定位并融入基于人工势场法的避障运动路径规划的视觉避障系统方案,通过数学建模、仿真以及试验的手段探讨了整个探测机器人视觉避障方案的可行性。全文的主要工作有：选取了单目视觉系统作为探测机器人感知环境的媒介,根据实物外形建立了摄像头偏置于云台的单目视觉障碍物定位模型,有效解决单目视觉视野范围有限以及地面坐标系偏离云台回转中心的成像问题,并通过试验验证了该模型的定位精度。然后利用图像处理技术,经过图像阀值化、图像增强处理以及连通域提取等流程实现彩色图像中的多个障碍物识别。其中图像连通域提取方面,提出了变邻域的搜索方式用于判断像素点之间的连通性,处理效率要高于过去单一的8邻域搜索方式,另外采用了双向扫描法进行连通域扫描以解决不规则图形的标记冲突问题,为保证扫描完整以及避免扫描过度,引入了自行设计的像素个数机制用于判定需重复扫描的次数。对于多个障碍物的区分定位,提出了一种“切割”的思想,对障碍物逐个进行处理,方便与下一级运算同步进行,从而减少系统等待时间。避障算法方面选择了人工势场法作为本文的探测机器人局部避障路径规划算法,并设计出能够满足非完整约束系统要求的基于人工势场法的底层运动控制方式。另外在ADAMS环境中进行了人工势场法的仿真研究,这要优于前人将研究对象简化为一质心点的研究方式,然后重点分析了势场增益系数对避障轨迹平稳性的影响。最后搭建了探测机器人视觉避障系统的试验平台,验证了本文所建立的视觉避障方案的实际可行性以及仿真研究中的相关结论。

关键词：探测机器人视觉避障图像处理人工势场法

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基于蝗虫视觉神经的微型机器人避障方法研究

基于蝗虫视觉神经的微型机器人避障方法研究

作者：郭小沛武汉科技大学

学位级别：硕士

微型机器人是近年来研究的热点,在群体机器人,环境勘探,搜寻搜救等领域应用广泛。避障是微型机器人自治控制的重要能力,目前的避障主要依赖红外线,超声波和雷达,然而这些系统对于环境条件要求苛刻,所以极大地限制了微型机器人的自主性... 详细信息

微型机器人是近年来研究的热点,在群体机器人,环境勘探,搜寻搜救等领域应用广泛。避障是微型机器人自治控制的重要能力,目前的避障主要依赖红外线,超声波和雷达,然而这些系统对于环境条件要求苛刻,所以极大地限制了微型机器人的自主性能。针对上述局限性,本文将视觉传感器应用于微型移动机器人以提升避障自主性。另外,视觉传感器软硬件结构复杂,耗费的经济成本和时间成本高,而微型机器人结构简单、计算资源有限,为了解决这一矛盾,借鉴蝗虫视觉神经的生理学研究成果,构造复杂环境下的避障神经网络,以此为导向实现微型机器人复杂环境下的避障感知。本文的主要工作有:（1）针对CDNN（Collision Detection Neural Network）网络对背景杂波抗干扰能力差的问题,基于碰撞检测神经网络的结构特性,借助HSV彩色分割方法,构建由彩色图像输入的径向运动模式识别神经网络模型CDNN-SV（Collision Detection Neural Network with Saturation and Value）,并提出相应的神经网络算法。理论分析表明,该算法的计算复杂度由输入视频图像的分辨率决定;基于不同视觉刺激下的数值实验结果显示,该神经网络不仅能揭示径向敏感神经元的特定视觉感知特性,而且能有效预警复杂环境下的碰撞。（2）针对微机器人资源受限以及自主性不强的问题,采用由整体到细节的思路对微型自主轮式机器人的仿生视觉系统进行软硬件设计,充分考虑算法复杂度以及机器人自身资源的压力,均衡二者最大化机器人的自主性能。结果表明,相较于已有的视觉微机器人,本文微机器人仅采用一个MCU（Microcontroller Unit）进行视觉模块和运动模块控制,耗费更少的能源及成本。（3）针对微型机器人现实环境下的避障问题,设计实物实验,搭建运行平台,借助现有设备对神经网络响应以及机器人避障轨迹进行分析,并重复10组对照实验统计避障成功率。实验结果表明,仿生视觉方法不仅能最大化微型机器人的资源利用率,而且能有效提升微型机器人避障的实时性与自主性。

关键词：视觉避障仿生理论神经网络微型机器人自主性