研究目的
开发一种经济高效的立体视觉系统，用于自主室内机器人导航，通过融合超声波传感器来避障和绘制环境地图。
研究成果
该论文成功实现了一种低成本室内机器人导航立体视觉系统，能够可靠地避障并进行三维环境建模。与超声波传感器融合后增强了系统鲁棒性。未来工作应聚焦于扩展视差范围、为专用处理器优化算法，以及结合GPS实现户外应用适配。
研究不足
立体视觉在低纹理环境（如平坦墙面或玻璃表面）中失效，且受光照水平影响。该系统处理器密集，需要足够的硬件支持，点云数据处理也可能具有挑战性。仅靠视觉可能无法完全检测动态障碍物，需依赖超声波传感器进行中断检测。
1：实验设计与方法选择：
本研究采用双网络摄像头立体视觉系统进行深度感知，结合超声波与红外传感器实现避障导航。算法包含立体标定、视差计算的块匹配法以及机器人运动的PID控制。
2：样本选择与数据来源：
机器人在未知室内环境中导航；数据源自立体图像对、超声波传感器及里程计反馈。
3：实验设备与材料清单：
包括两个CMOS网络摄像头、Arduino开发板、超声波传感器、红外测距仪、数字罗盘、带编码器的电机及用于处理的PC机。
4：实验流程与操作步骤：
使用棋盘格校准立体装置，采集图像对，计算视差图，基于深度分割障碍物，融合传感器数据进行导航决策，并执行三维重建。
5：数据分析方法：
采用OpenCV处理图像，PCL进行点云滤波，自定义算法实现避障与建图；性能指标包括帧处理时间与导航精度。
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CMOS web camera
640x480 resolution, USB 2.0 UVC interface
Used to capture stereo image pairs for depth perception in the vision system.
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Arduino board
ATmega328 Microcontroller
Arduino
Serves as the embedded system core for sensor data collection and motor control.
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Ultrasound sensor
Used for obstacle detection and fusion with vision data for navigation.
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Infrared range finder
Monitors vertical depth to avoid falls from elevated surfaces.
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Digital compass module
three-axis
Provides heading direction for odometric feedback and PID control.
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Geared motor
45 RPM
Powers the robot's wheels for movement.
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Optical encoder
400 pulses per revolution
Tracks distance traveled by counting wheel rotations.
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Motor driver
Controls the motors based on signals from the Arduino.
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USB to USART serial converter module
Facilitates communication between Arduino boards and the onboard PC.
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Intel atom processor board
1.6 GHz
Intel
Processes stereo vision algorithms for navigation decisions.
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