探测机器人煤矿井下地图创建
来源： 作者： 发布时间：2016-09-07 06:43:22 浏览量：
图4（在8~36Hz不同频率的响应，步长为4）
以确定频率参数的Gabor滤波器就可以对远距离景物实施纹理检测。但是由于在井下环境中，可能存在于阶梯类似的纹理（例如，采矿时留下的规则痕迹等），会对阶梯的检测产生干扰。
当机器人距离纹理检测到的疑似阶梯景物较近时，可以对其实施边缘检测，进一步确定是否是阶梯。由于井下恶劣的环境，机器人照明系统等因素，往往得到的边缘是模糊的，间断的，有一簇彼此相互连接的点集组成。本文采用了Canny边缘检测方法，如图5所示。其有三大优点：对弱边缘也有较强的响应，能够保证良好的定位和确保每个边缘只检测一次。基于以上准则的canny边缘检测算法如下：
1)图像使用带有指定标准差σ的高斯滤波器平滑，以减少噪声；
4)最后，将连接的弱边缘像素集成到强像素，实现边缘连接。
在Canny算法的实现上同样面对参数选择的问题，这里要指定低阈值Tl、
高阈值T2以及高斯滤波器的标准差σ。其中，σ是一个尺度参数，指出在多大的距离内两条平行边缘将重合成一条边缘。
（a）原始图像（b）Canny边缘检测
图5Canny边缘检测
在边缘检测的基础上采用Hough变换，实施边缘的提取，对边缘连接。通过Canny边缘检测和Hough变换边缘提取，进一步提高了对阶梯的检测精度。如图6所示。
图6Canny边缘检测和Hough变换边缘提取
在井下环境中，红外热像仪在各种地形的检测中发挥着不可或缺的作用。当井下环境中光照亮度不够时或者视觉传感器不能判别时，可以用红外热像仪传感器采集到的图像数据与视觉传感器相融合，加强对地形的检测。
图7红外热像仪采集到的井下环境图像
图7为在井下环境中红外热像仪采集到的图像。对此图像采用纹理检测和边缘检测，与视觉传感器采集到的数据相互融合，增强了对井下阶梯的检测能力，为机器人寻找规划最优路径提供了前提。
3.4.2较大面积水面识别
在越野地形下，对于移动机器人自主导航来说，对积水的探测是一个重要的挑战。对于水密性不好的机器人来说，穿越较深的水域会对机器人本体造成严重的后果，虽然DEEC_II机器人本体是基于IP67标准设计的，但由于机器人携带有如气体传感器等需要与空气密切接触的设备，因此过深的积水仍然会对机器人的功能造成无法挽回的损坏。
近年来，应用于移动机器人导航的水体检测技术已经有了一定的研究基础和初步的发展。在2003年，Matthiesetal.通过记录与分析能够影响水体属性的环境变量，采用多种传感器研究了在各种不同环境条件下的水体检测[[i]]。Iqbaletal.最近也在使用传感器和相关的算法进行探测水体的研究工作[[ii]]。多种不同的传感器，包括被动式传感器（视觉，短波红外，热红外，偏振，遥感）[[iii]]和主动式传感器（激光）在水体的检测的研究中获得了较为广泛的应用。
能够表现水体存在的特征有好多，例如水体的颜色，水体的纹理，水体的起伏和水体的红外辐射能等等。根据单一的特征去检测仅仅对某一特定的水体有效。例如，时空变化分析对从固定的平台去检测流动的水体是有效果的，但是静止的水体效果不理想[[iv]]。也可以通过可见光相机采集的多种水体特征，通过信息融合的方法来检测水体[[v]]，A.Rankin利用水体对天空或其他景物的反射等多种特征的融合用于于日间水体的检测。Xie利用水体反射的偏振特性提出一种进行水体特征检测的算法[[vi]]。上述研究人员所提取的水体特征，如天空反射、景物反射以及偏振特性等，多数是在日间条件下进行的，对于夜间水体检测的研究目前未见有比较完善的方法，而Rankin提到，他们进一步将要主要解决的问题也是夜间水体检测的问题。
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