摘要
近年来随着中央空调的普遍使用，空调风管清洁已日益受到重视，而空调管道的长期积尘很容易引起呼吸道疾病，所以定期对空调风管进行清洁已刻不容缓。风管清扫机器人作为风管清洗的关键设备得到了人们的重视。从目前风管清扫机器人研究成果来看，大多机器人自主导航和运动控制能力水平低，对管道内部情况的感知能力比较弱，对于内部结构复杂且封闭的风管管道更加难以完成清扫任务。本文根据风管机器人的工作环境以及环境中各种障碍物的特性，以提高风管清扫机器人避障能力为目的，提出结合光流和人工势场法的风管机器人障碍物检测及避障方法，并且进行实验和仿真来验证此算法的可行性。本文以提高风管清扫机器人工作效率为基点，致力于风管清扫机器人障碍物检测及避障方法的研究与实现，展开了以下研究工作： 1、介绍了风管清扫机器人的工作任务、工作环境和工作原理。在此基础上，分析了风管清扫机器人本体机械结构及控制系统，提出机器人实现障碍物检测及避障的基本方案。 2、研究了基于光流法的空调管道中障碍物检测方法。首先对机器人拍摄到的图像进行灰度化、平滑去噪等预处理操作，然后采用图像灰度法对角点进行检测跟踪，利用金字塔 Lucas-Kanade算法进行光流计算，最后利用光流密度创建平衡策略，通过实验验证，基于光流平衡算法可以实现机器人障碍物检测。 3、研究了结合光流和人工势场法的避障路径规划方法。通过对图像序列光流场的估计发现，障碍物区域存在较大光流密度。此算法首先利用光流密度来构造斥力势场，然后在图像序列中加入人工势场，通过金字塔 Lucas-Kanade光流算法求解光流，最后计算出斥力势场。通过实验验证，结合光流和人工势场法进行障碍物检测可以实现机器人避障功能，并且可以同时考虑目标位置的导航和避障问题。
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