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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:李振榮
研究生(外文):LEE, CHUNG-JUNG
論文名稱:利用哈爾特徵和串級分類器在輪型機器人上建立自動避障系統
論文名稱(外文):Automatic obstacle avoiding via Haar-like features and cascade classifier on wheeled mobile robots
指導教授:蔡俊明蔡俊明引用關係
指導教授(外文):TSAI, CHUN-MING
口試日期:2016-01-21
學位類別:碩士
校院名稱:臺北市立大學
系所名稱:資訊科學系
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2016
畢業學年度:104
語文別:中文
論文頁數:40
中文關鍵詞:影像處理輪型機器人哈爾特徵自動避障Adaboost 演算法串級分類器
外文關鍵詞:Image processingWheeled mobile robotHaar-like featureAutomatic obstacle avoidingAdaboost algorithmCascade classifier.
相關次數:
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機器人在封閉環境下行動時,是否能偵測到障礙並成功避開是很重要的。大部分的機器人會使用超音波或紅外線去偵測障礙物,但無法精測出障礙物實際的位置。因此,本研究利用影像處理的方式去偵測出影像中警示的角錐並避開它。除了使用顏色和邊緣的特徵去偵測角錐之外,另外也使用哈爾特徵來訓練串集分類器以偵測角錐的存在。首先,我們利用輪型機器人上的攝影機錄製目標角錐之影像,透過RF通訊傳送到個人電腦上,得到事先要訓練之角錐正樣本,並收集非角錐之負樣本。針對這些正樣本和負樣本提取哈爾特徵,並利用Adaboost演算法進行串級分類器辨識率之提升。實驗結果顯示自走車能有效的偵測到角錐並能避開。
When robot is working indoor, it is important to detect and avoid obstacles. A lot of robots use infrared or ultrasonic to detect obstacles, but it does not determine the position of obstacles. The purpose of this study is using image processing to let wheeled mobile robot to recognize the existence of cones as warning and avoid it. Besides using features like colors and edges to detect cones, we use Haar like feature to obtain the cascade classifier to detect cones. We got images of the cones from the camera of the WMR and sent the image by through RF to the PC. Then we collected the positive samples with cones and negative samples without cones. Next, we used these positive samples and negative samples to extract Haar like features. And we used Adaboost algorithm to improve the cascade classifier. The result of the experiment shows that wheeled mobile robot can detect cones efficiently and avoid them.
致謝 I
摘要 II
Abstract III
目次 IV
圖目次 VI
第一章 緒論 1
1.1 研究動機 1
1.2 研究目的 5
1.3 論文結構 6
第二章 相關研究 7
2.1 超音波感測器 7
2.2 紅外線感應器 9
2.3 腦波控制 10
2.4 手機控制 12
第三章 研究方法 14
3.1 利用顏色去偵測角錐 14
3.1.1 將影像裡RGB數值轉換成YCbCr數值 15
3.1.2 取閥值二值化 15
3.1.3 尋找連通物件並找出輪廓,找出最大邊界。 16
3.2 利用邊緣去偵測角錐 17
3.2.1 RGB轉灰階數值 18
3.2.2 CANNY邊緣偵測 18
3.2.3 尋找連通物件並找出輪廓,找出最大邊界。 19
3.3 利用哈爾特徵和串級分類器去偵測角錐 21
3.3.1 收集樣本 23
3.3.2 轉換檔案 24
3.3.3 合併檔案 26
3.3.4 訓練分類器 27
3.3.5 載入輪型機器人裡並測試 28
第四章 實驗結果與分析 29
4.1 實驗結果 31
4.1.1 左右兩個角錐 31
4.1.2 左右兩行六個角錐 32
4.1.3 隨機六個角錐 33
4.1.4 左右兩個寶特瓶 34
4.2 實驗討論 35
第五章 結論與展望 37
參考文獻 38


[1] 維基百科:機器人: http://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E4%BA%BA#.E8.AF.8D.E6.BA.90
[2] 庫卡工業機器人 - KUKA Robotics: http://www.kuka-robotics.com/taiwan/tw/

[3] 馬偕紀念醫院_達文西機械手臂_介紹說明: http://www.mmh.org.tw/davinci/

[4] Roomba 780: http://www.roomba.com.tw/product/780.html

[5] ASIMO by Honda | The World's Most Advanced Humanoid Robot: http://asimo.honda.com/default.aspx

[6] HC-SR04 超音波感測器介紹: http://coopermaa2nd.blogspot.tw/2012/09/hc-sr04.html

[7] Y.J. Yang, “Obstacle Avoiding for Autonomous Mobile Vehicle Using Ultrasonic Sensors,” Master Thesis, Department of Mechanical Engineering, Chung Yuan Christian University, Taiwan, 2004.IEEE, 802.11s standard: Amendment 10 to IEEE 802.11: Mesh Networking, 2011

[8] 林宜賢, “紅外線感測器種類”, http://www.kmvs.km.edu.tw/~ht/ppt/unit4-3.ppt

[9] Hovis PSD Sensor DRI-0008: http://www.roadnarrows-store.com/hovis-psd-sensor-dri-0008.html


[10] S.Y. Juang and J.G. Juang, “Real-Time Indoor Surveillance Based on Smartphone and Mobile Robot,” INDIN 2012, Beijing, pp. 475-480, July 2012.

[11] T. Carlson and J. del R Millan, “Brain–Controlled Wheelchairs: A Robotic Architecture,” IEEE Robotics & Automation Magazine. Vol. 20, No. 1, pp. 65–73, March 2013

[12] 攻居家應用市場,新保6S機器人年底前量產上市: http://www.moneydj.com/KMDJ/News/NewsViewer.aspx?a=%7B6f3e8eea-a14b-4c6a-94b9-89f73a2b6175%7D

[13] Zacharenia I. Garofalaki, John T. Amorginos, John N. Ellinas, “Object Motion Tracking Based On Color Detection for Android Devices,”International Journal of Computer, Electrical, Automation, Control and Information Engineering Vol:9, No:4, 2015

[14] Nishanthini Ganesan, Balaji Loganathan and Dhanalakshmi Ammaiyappan, “Smart Phone Accelerometer Sensor Based Wireless Robot for Physically Disabled People,”ICCIC 2014, India, pp. 1-4, December 2014

[15] YUV to RGB Conversion, http://www.fourcc.org/fccyvrgb.php

[16] Grayscale - Wikipedia, the free encyclopedia, https://en.wikipedia.org/wiki/Grayscale

[17] Feature Detection — OpenCV 2.4.12.0 documentation, http://docs.opencv.org/2.4/modules/imgproc/doc/feature_detection.html?highlight=canny#



[18] Constantine P. Papageorgiou, Michael Oren, Tomaso Poggio, “A general framework for object detection”, International Conference on Computer Vision, 1998

[19] P. Viola and M. Jones, “Rapid object detection using a boosted cascade of simple features,” Computer Vision and Pattern Recognition, Vol. 1, pp. I-511–I-518, 2001.


[20] T. Ball, Train your own OpenCV Haar classifier, http://coding-robin.de/2013/07/22/train-your-own-opencv-haar-classifier.html

[21] N. Seo, Tutorial: OpenCV haartraining, http://note.sonots.com/SciSoftware/haartraining.html#w0a08ab4

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