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基于表面凹凸度的未知物体分割识别方法
作者姓名:周改云  张国平  梁明阶  吕琼帅  马丽
作者单位:平顶山学院,平顶山学院,平顶山学院,华南理工大学,广州市机器人软件及复杂信息处理重点实验室,华南理工大学,广州市机器人软件及复杂信息处理重点实验室
基金项目:国家自然科学基金资助项目(61372140)、河南省科技厅自然科学研究计划项目( 132300410276)
摘    要:为了使机器人在人们的生活中更加普及和大众化,并从一定程度上优化机器人对周围环境的认知功能,设计了一种利用目标物体表面凹凸度对该物体进行分割识别的方法.该方法对目标物体局部表面凹凸性的两类判定方法展开了系统性的探讨和分析,将连续局部表面凹凸度对布尔型判定进行替换,利用表面凹凸度和法方向信息这两个要素设计了一类全新的分割权重运算方法,进而为输入场景构造相应的无向带权图,在这之后结合快速图分割算法获得相应的目标物体.实验结果表明,本文方法与基于凹凸性的判定方式相比,基于凹凸度的量化衡量在针对测量噪声和计算误差中具有的鲁棒性更好,实际分割结果比单一结合了法方向的实验结果好,更符合实践需求.

关 键 词:机器人  认知能力  表面凹凸度  分割识别  鲁棒性
收稿时间:2015-10-25
修稿时间:2016-01-04
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