21世纪以来,世界经济发展迅速,国内外的航空工业也得到了极大的发展,乘坐飞机的客流量逐年增加,使对机场的需求量也不断增加,这对机场来说既是机遇也是挑战。大量的机场进行新建或改造后,为了保障飞机的安全起飞与降落,对机场跑道异物巡检成为了优先考虑的问题。机场跑道异物指的是在机场跑道区域内影响飞机正常升降的异物。机场跑道异物出现的情况比较复杂,异物的尺寸大小、物理属性、出现的时间、位置等信息均充满随机性,这些异物一旦被吸进发动机内,造成发动机失灵,或者直接扎坏飞机轮胎,就会对对飞机安全起飞与降落构成威胁,这不仅会给机场和航空公司带来巨大的经济损失,更严重的情况会使旅客失去宝贵的生命。因此,对机场跑道异物检测与及时拾取的研究就变得刻不容缓,本课题设计一种机场跑道除障机器人,主要完成机场跑道除障机器人的结构设计、利用改进区域生长算法对机场跑道异物完成图像分割、跑道道面异物的辨识研究。本文主要研究内容有以下几个方面:根据机场跑道道面的检测要求,提出一种适用于机场跑道的异物辨识与拾取方案,设计一种全自动的机场跑道除障机器人,包括机器人图像识别系统、本体机构、异物拾取机构。基于传统区域生长算法,提出一种适用于机场跑道异物图像分割的改进区域生长算法。提出的算法在对机场跑道图像进行区域种子点选择的基础上,以其为中心,进行8连通区域生长;采用Sobel算法增强区域生长后的图像的边缘轮廓;以颜色相似、区域相邻及吞噬小面积区域三要素为准则,融合特征相似区域,从而得到异物目标分割图像。在MATLAB软件中仿真,验证本算法的有效性。根据机器人的功能需求,设计与搭建机场跑道除障机器人样机控制系统。机器人控制系统主要包括两部分:异物图像识别系统和异物拾取的控制系统。制作机场跑道异物除障机器人实物样机,搭建物理实验平台,通过直线行驶和原地旋转实验,验证机器人行驶稳定性和可控性;利用SMART-AS803光照强度测量仪测量光照强度,使机器人在不同光照条件下识别不同类型的异物,验证机器人识别系统的可靠性;对机器人进行异物拾取实验,统计机器人对不同类型异物的拾取成功率,验证机器人拾取异物的稳定性。