使用Matlab进行机器人视觉、RGB-D相机应用、机器人导航等机器人视觉操作

1. 机器人视觉

Matlab提供了用于机器人视觉的工具箱，包括计算机视觉、深度学习、模式识别等。以下是采用Matlab进行一般机器人视觉操作的方法：

1.1 图像处理

在Matlab中，可以通过调节图像的亮度、对比度、锐度、饱和度、颜色平衡等，调整原始图像的质量。如果需要检测特定的对象，我们可以使用Matlab提供的边缘检测、二值化等图像处理算法来实现。例如，我们可以通过以下代码来实现基本的图像处理：

img = imread(‘robot.png’);
grayimg = rgb2gray(img); %转化为灰度图
edgeimg = edge(grayimg,’Canny’); %检测边缘
figure
imshow(edgeimg);

1.2 物体识别

机器人视觉操作中常常需要对物体进行识别，这时可以使用Matlab提供的分类器或深度学习模型。例如，使用CIFAR-10数据集训练的卷积神经网络（CNN）模型，可以实现对图片分类的功能。以下是一个简单的CNN模型的实现：

load(‘cifar10.mat’);
ntrain = 50000; %训练数据集数量
nval = 10000; %验证数据集数量
%定义卷积网络模型
layers = [
imageInputLayer([32 32 3],’Name’,’input’)
convolution2dLayer(5,32,’Padding’,2,’Name’,’conv1′)
reluLayer(‘Name’,’relu1′)
maxPooling2dLayer(3,’Stride’,2,’Name’,’pool1′)
convolution2dLayer(5,32,’Padding’,2,’Name’,’conv2′)
reluLayer(‘Name’,’relu2′)
averagePooling2dLayer(3,’Stride’,2,’Name’,’pool2′)
convolution2dLayer(5,64,’Padding’,2,’Name’,’conv3′)
reluLayer(‘Name’,’relu3′)
averagePooling2dLayer(3,’Stride’,2,’Name’,’pool3′)
fullyConnectedLayer(64,’Name’,’fc1′)
reluLayer(‘Name’,’relu4′)
fullyConnectedLayer(10,’Name’,’fc2′)
softmaxLayer(‘Name’,’softmax’)
classificationLayer(‘Name’,’classoutput’)];
%定义训练选项
options = trainingOptions(‘sgdm’,…
‘Plots’,’training-progress’,…
‘MaxEpochs’,10,…
‘MiniBatchSize’,128,…
‘ValidationData’,{imdb.images.data(:,:,:,ntrain+1:end), imdb.images.labels(ntrain+1:end)},…
‘ValidationFrequency’,50,…
‘Verbose’,false);
%使用训练数据集进行训练
[net, info] = trainNetwork(imdb.images.data(:,:,:,1:ntrain), imdb.images.labels(1:ntrain), layers, options);
%使用验证数据集测试模型准确性
YPred = classify(net, imdb.images.data(:,:,:,ntrain+1:end));
YValidation = imdb.images.labels(ntrain+1:end);
accuracy = sum(YPred == YValidation)/numel(YValidation)

1.3 特征提取

在机器人视觉操作中，需要对物体进行准确的定位和姿态估计。在此之前，需要先提取出物体的特征点。我们可以使用Matlab中的特征提取工具箱，例如Harris角点检测、SIFT特征点检测等方法来实现。

2. RGB-D相机应用

许多机器人视觉任务需要使用RGB-D相机进行图像采集，例如三维物体识别和定位、场景重建等。以下是使用Kinectv2相机进行三维物体识别的方法：

2.1 RGB图像采集和处理

使用Kinectv2相机采集RGB图像，可以使用Matlab提供的Kinectv2工具箱进行采集和处理。例如，下面的程序可以实现RGB图像采集和显示：

%创建Kinectv2对象
kinect = kinectDevice();
%设置RGB格式为640×480分辨率
kinect.colorResolution = ‘640×480’;
%启动RGB传感器
startColor(kinect);
%获取RGB图像
colorimg = getColor(kinect);
%停止RGB传感器
stopColor(kinect);
%显示图像
figure;
imshow(colorimg);

2.2 深度图像采集和处理

与RGB图像相似，使用Kinectv2相机采集深度图像并使用Matlab进行处理，可以使用Kinectv2工具箱提供的函数。例如，下面的程序实现了深度图像采集和显示：

%启动深度传感器
startDepth(kinect);
%获取深度图像
depthimg = getDepth(kinect);
%停止深度传感器
stopDepth(kinect);
%显示图像
figure;
imagesc(depthimg,[0 4000]); %设定深度范围
colormap jet
colorbar;

2.3 三维物体识别和定位

三维物体识别和定位需要使用机器学习和计算机视觉算法。使用RGB-D相机采集的图像可以提供比较全面的信息，例如物体的颜色、纹理、深度信息等。以下是一个简单的程序，用于检测三维物体的位置和姿态。

%提取深度图像中的超体
[labels, numLabels] = superpixels(depthimg, 1000);
%提取超体的RGB颜色特征
aveLAB = zeros(numLabels,3);
for i = 1:numLabels
ind = labels==i;
aveLAB(i,:) = mean(applycform(reshape(colorimg,[],3), makecform(‘srgb2lab’)).*repmat(ind, [1 3]));
end
%使用k-means对颜色特征进行聚类
[idx, centers] = kmeans(aveLAB, 3);
%显示车模型模板
load(‘carModel.mat’);
figure;
subplot(1,2,1);
showPointCloud(ptCloudModel);
title(‘Car Template’);
%根据模型中的样本点对车辆进行定位和姿态估计
tform = pcregistericp(pointCloud(ptCloudData.Location),pointCloud(ptCloudModel.Location),’Metric’,’pointToPoint’,’Extrapolate’,true);
ptCloudSceneReg = pctransform(pointCloud(depthToCloud(depthimg,kinect)), tform); %将场景点云对齐到模板上
figure;
subplot(1,2,1);
pcshow(ptCloudModel);
title(‘Car Template’);
hold on
subplot(1,2,2);
pcshow(ptCloudSceneReg);
title(‘Aligned Scene’);
hold off