微型机与应用
微型機與應用
미형궤여응용
Microcomputer & its Applications
2015年
16期
49-51,54
,共4页
人形机器人%导航%颜色信息%支持向量机%路径规划
人形機器人%導航%顏色信息%支持嚮量機%路徑規劃
인형궤기인%도항%안색신식%지지향량궤%로경규화
humanoid robots%navigation%color information%SVM%path planning
提出一种用于室内环境下人形机器人的实时导航系统。首先基于颜色特征，把单目图像的像素点分类为地面和障碍物，并对各个障碍物的像素点进行聚类，以选择出它们最底部的像素点作为特征点。然后基于 SVM （ Support Vector Machine ）算法，构造摄像头中实际点和像素点坐标的映射关系，并用均值场理论辅助 SVM 的学习过程。根据映射关系和特征像素点，就可以估计出障碍物与机器人的距离。最后根据距离信息，在离散化的运动空间中，一步一步规划出机器人的行走路径。在人形机器人 DARWIN 上对提出的方法进行了实现，实验结果显示了该方法的有效性。
提齣一種用于室內環境下人形機器人的實時導航繫統。首先基于顏色特徵，把單目圖像的像素點分類為地麵和障礙物，併對各箇障礙物的像素點進行聚類，以選擇齣它們最底部的像素點作為特徵點。然後基于 SVM （ Support Vector Machine ）算法，構造攝像頭中實際點和像素點坐標的映射關繫，併用均值場理論輔助 SVM 的學習過程。根據映射關繫和特徵像素點，就可以估計齣障礙物與機器人的距離。最後根據距離信息，在離散化的運動空間中，一步一步規劃齣機器人的行走路徑。在人形機器人 DARWIN 上對提齣的方法進行瞭實現，實驗結果顯示瞭該方法的有效性。
제출일충용우실내배경하인형궤기인적실시도항계통。수선기우안색특정，파단목도상적상소점분류위지면화장애물，병대각개장애물적상소점진행취류，이선택출타문최저부적상소점작위특정점。연후기우 SVM （ Support Vector Machine ）산법，구조섭상두중실제점화상소점좌표적영사관계，병용균치장이론보조 SVM 적학습과정。근거영사관계화특정상소점，취가이고계출장애물여궤기인적거리。최후근거거리신식，재리산화적운동공간중，일보일보규화출궤기인적행주로경。재인형궤기인 DARWIN 상대제출적방법진행료실현，실험결과현시료해방법적유효성。
This paper presents a real-time navigation system. Based on color information , pixels from monocular image are classified into ground and obstacles, and pixels from the same obstacle are clustered to choose the bottom ones as features. Then SVM (Support Vector Machine) is used to establish a mapping between the real-world coordinates of points and their corresponding image pixels, and Field Mean theory is used to assist the learning procedure. Distances between obstacles and robot can be estimated according to the mapping and features. At last, the path is planned step by step in the discretized motion space with the distances information. The navigation method is implemented on humanoid robot DARWIN and the results of the experiment show its effectiveness.
