本文在比较分析现有目标识别与定位方法的基础上,针对哑弹清理机器人的特点,主要开展以下几个方面的研究工作:1.在分析危险环境下爆炸物清理机器人目标识别与定位技术研究现状的基础上,提出哑弹清理机器人目标识别定位系统的组成,设计了一种双CPU并行结构增加系统的传输效率和精度。确定系统软、硬件的设计框架。2.采用直方图均衡化和高斯滤波方法对CCD摄取的哑弹图像进行预处理,分析比较了各种经典边缘检测算子对哑弹图像的处理效果,采用Canny边缘检测算子对哑弹图像进行边缘检测。针对哑弹形状特点,应用Hough变换原理实现边缘空间直线特征的提取,进行图像分割,确定出感兴趣区域。3.提出一种分裂算法可有效提取哑弹轮廓的转折点,并连接作为目标特征。解决了现有方法处理无尖锐转折点图像轮廓提取的难题。4.提出一种自适应遗传算法和改进的“部分Hausdorff距离”相结合的识别算法。该算法采用目标的边缘为匹配特征,将改进的“部分Hausdorff距离”作为目标物体轮廓的相似性度量准则,应用自适应遗传算法进行最佳匹配的快速搜索,实现了目标物体的匹配识别。5.研究了哑弹视觉定位算法,将运动视觉的KLT特征跟踪算子引入立体视觉,进行了目标的三维重建。