1、機器人的智能很大程度上倚重于機器人對環(huán)境的感知，通過對外部環(huán)境及內部環(huán)境的感知，機器人及時判斷并決策下一步的動作，這就是機器人智能的表現(xiàn)。而機器人視覺主要是機器人對外部環(huán)境的感知，通過對傳感器采集到的圖像數(shù)據(jù)加工處理，具有視覺導航、對目標物體的識別與定位等功能。其中視覺傳感器主要有工業(yè)相機及3D傳感器，工業(yè)相機采集到的是二維圖像，其算法主要是依據(jù)開源視覺庫OpenCV開發(fā)的，而3D傳感器采集的是2.5D點云圖像數(shù)據(jù)，其算法主要是依據(jù)開源

2、點云庫(Point Cloud Library, PCL)開發(fā)的。隨著3D傳感器的發(fā)展，基于3D傳感器的機器人視覺引起了國內外許多學者的興趣，并對機器人視覺領域做出了重大貢獻。
　　本文對基于PCL的機器人視覺識別算法進行了研究，構建了家庭常見物體的點云數(shù)據(jù)模型庫，提出了一種基于形狀特征的實時識別算法，分析了算法過程中的主要點云處理步驟，如點云分割、特征提取等過程，并完成了人機交互界面設計，最終集成到了機器人操作系統(tǒng)ROS上，實現(xiàn)

3、了節(jié)點通訊，并對實驗結果進行了分析。論文的主要工作及貢獻包括:
　　一、搭建了對家庭一般物體構建點云聚類模型的軟件平臺。首先研究了常見點云分割方法，并提出了一種基于顏色和法線閾值的點云分割方法。然后分析了點云庫中常見特征算子的特點，最終選取聚類視點特征直方圖CVFH(ClusteredViewpoint Feature Histogram)描述子作為實時算法的特征算子。搭建了軟件平臺，并構建了家庭中一些常見物體的點云模型數(shù)據(jù)庫。<

4、br>　　二、設計了服務機器人基于PCL的物體實時識別算法。首先對預處理階段中涉及到的濾波、分割、特征提取等各步驟，分別分析了各算法的優(yōu)劣特點，并選取了最優(yōu)的濾波、分割等步驟的算法。最后設計了完整的實時識別算法，并對算法的實時性進行分析，以及實驗驗證。
　　三、成功將物體識別系統(tǒng)集成到了機器人操作系統(tǒng)ROS上。首先制訂實驗方案，搭建了實驗平臺，完成了機器人實時識別算法的驗證，并驗證了點云實時識別算法的實時性和識別率。最后驗證了識別