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：基于亮度特征的井下水面检测存在着其固有的问题，可能将其他高亮的物体（例如，光滑的单色物体，表面整齐的矿石等等）误判为水体。
井下水面纹理特征的提取：
纹理，是对图像的象素灰度级在空间上的分布模式的描述，反映物品的质地，如粗糙度、光滑性、颗粒度、随机性和规范性等。对纹理简单的理解可以是物体表面的平滑程度，一般来说，水面相对于周围的环境，应该是比较光滑的弱纹理区域，所以通过寻找一幅图片中的弱纹理区域可以提取出要检测的水面。
描述一块图像区域的纹理有三种主要的方法，统计分析方法、结构分析方法和频谱分析方法。统计方法有自相关函数、纹理边缘、结构元素、灰度的空间共生概率(spatialgay-tonecooccurrenceprobabilities)、灰度行程和自回归模型。统计方法将纹理描述为光滑、粗糙、粒状等等。结构方法研究基元及其空间关系，基元一般定义为具有某种属性而彼此相连的单元的集合，属性包括灰度、连通区域的形状、局部一致性等。空间关系包括基元的相邻性、在一定角度范围内的最近距离等等。根据基元间的空间联系，纹理可以分为弱纹理或强纹理，进一步细分，可以根据基元的空间共生频率来划分，也可以根据单位面积内的边缘数来区别，基元也可以定义为灰度行程。频谱方法是根据傅立叶频谱，根据峰值所占的能量比例将图像分类。包括计算峰值处的面积、峰值处的相位、峰值与原点的距离平方、两个峰值间的相角差等手段。
描述一幅水面图片纹理的方法如下:算法开始时先设置大小为N×N的滑动窗口，按照从左向右，从上到下的顺序滑动。每次滑动一个像素的距离，并计算窗口内的象素灰度的相似度(公式如下)；
Ti为窗口内像素灰度的相似度，可以认为这是对纹理的描述，窗口内灰度变化越大，则相似度越小，那么纹理就越强，反之纹理越弱，Xi为每个窗口内的各个像素灰度值，而X为窗口内像素灰度和的均值，N为窗口大小。在我们的实验中，窗口的大小是根据经验设置的，窗口不能太小，太小了反映不出具体的纹理特征，太大了会造成划分太粗，通过大量的实验，认为设置窗口大小N=9（没有做过试验，需要验证）效果是最好的。通过以上计算，就得到一幅图片中除去边缘像素的每一个像素的纹理描述，进而得到一张图片的纹理描述图。提取水面纹理特征通过将水图库中的所有图片进行处理，得到一个水面纹理库，对这些水面和非水面的纹理统计，最终确定水面纹理值的范围一般在5左右（有待试验），而周围纹理较强的景物的纹理相似度则一般在7以上，有相对明显的区分度，我们可以利用这个统计结果来合理的设置初始值。通过聚类的方法能很容易就找到一幅图片中的弱纹理区域，这就是要找的水面。
井下水面的高程相对周围环境较小，可以明显的将水面和周围环境分类。
为了更为精确地检测到井下水体，本文采用了多传感器图像融合技术，将不同传感器（热像仪，立体视觉）获得同一景物不同特征的图像相融合，克服了单一传感器获取的图像在几何、光谱、分辨率等方面存在的局限性和差异性，提高了检测井下环境中水体的精度。
3.4.3泥泞区域的检测
在自主导航的机器人活动的范围内有各种各样的地形（例如，平整的路面，杂物，泥泞的路面，水体等等），泥泞的路面检测在机器人自主导航中是一个相对较新的领域，检测算法还不够成熟。但是在农业中，依靠估计土壤的水分含量（SMC）去检测的技术已经发展几十年了。土壤水分含量已经可以通过直接与土壤接触的设备或者遥感传感器测量。[[vii]][[viii]]测量SMC的遥感传感器设备可以安装在卫星上，可以安装在无人机上，也可以安装在车辆上。但是安装在卫星和无人机上不适合移动机器人，因为从高空中遥感的土壤水分含量信息精度对地面自主导航机器人来说不够高；而直接安装在移动机器人平台上时传感器天线会很大，而且直接指向地面，这就要求移动机器人要已经活动在泥泞的区域才能检测到，给机器人带来潜在的危险。
泥泞路面的检测对在井下工作的自主导航机器人也是一个具有十分重要挑战。井下移动机器人如果在执行任务的时候陷入泥泞的区域，不但需要执行的任务不能顺利的完成而且需要去对其救援。由于井下环境有其自身的特点：没有阳光，没有植物，没有天气因素的影响(温度变化不明显，无风，无冰雪等)，地质构成与地表不同等等，采用通常的检测方法不能满足井下泥泞地形的检测。
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