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近年来，机器人在家庭环境中的应用已经成为国际上的研究热点之一。其中，机器人的自定位与自建地图系统是一个非常关键且困难的部分。主办机器人世界杯赛的国际协会性组织--RoboCup于2006年设立了家庭机器人组(RoboCup@Home)竞赛。本文对RoboCup@Home赛制下家庭机器人的地图生成算法进行研究，设计了一种基于双目摄像机的尺度障碍物栅格地图生成系统。
首先，本文完成了构架本系统的基础工作：双目摄像机的标定与立体匹配。在摄像机标定部分，本文结合Zhang标定算法和Heikkila摄像机标定模型，并考虑了畸变和倾斜角的影响，完成了家庭机器人所搭载的双目摄像机内外参数、结构参数、畸变参数的标定工作。在立体匹配部分，本文基于WTA算法，额外考虑了四种改进措施加以约束，使得改进的WTA立体匹配算法具有较高的匹配精度，减少误匹配和假目标，获得可靠的视差图像。
其次，本文提出了PS-ROI算法，并设计了一种基于双目摄像机的尺度障碍物栅格地图生成系统。给出了算法整体框架与各个模块的理论基础，包括平面分割、地表噪声消除、确定平面分割范围、视差图像上ROI操作、最大值滤波与局部障碍物地图构建。
最后，本文通过实验验证了PS-ROI算法，在具有障碍物的环境中进行地图构建，进行了空间距离几何分析，障碍物坐标与实际值进行了对照，并给出了整体算法的伪代码实现及优化方法。在自行开发的搭载Bumblebee2双目摄像机的家庭机器人上进行了双目摄像机的标定与立体匹配，并实现了地图生成系统，该系统能够为家庭机器人在非结构化场景中的定位与导航提供有效地解决方案。