基于ROS的教育机器人室内视觉定位模块研究
发布时间：2020-05-22 04:16
【摘要】：机器人技术的发展日新月异,越来越多的行业引入机器人技术以提高了生产力或解决本领域内的特定问题。教育机器人是面向教育服务的智能化集成系统,是融合了自然语言理解、语音识别与合成、定位与导航等智能技术的集成系统,并和教育环境无缝对接,实现为学习者提供基于科学理论的学习引导及减轻教师教学负担的目的。教育机器人是一个软硬件集成系统,包括了机器人硬件本体和提供各种教育服务软件单元,其中定位与导航技术是为了解决机器人“在哪里?到哪里去?怎么去?”的问题,自主导航技术是教育机器人提供其他教育功能的基础,是教育机器人区别于手机、电脑等智能设备的一个关键特征。定位技术是移动机器人导航的关键和基础,目前机器人的定位技术应用上还不成熟,机器人定位技术也是本行业的研究热点。本文研究目的是设计并实现一个视觉定位模块,包括了支持定位算法研究的硬件模块和基于视觉的定位算法部分,将移动机器人定位功能模块化。其中硬件模块采用基于Raspberry PI的嵌入式系统,定位采用了基于Kinect v1的RGB-DSLAM技术。论文的主要工作有:首先,设计并实现了一台支持教育机器人定位研究的基于ROS的机器人硬件模块,以Raspberry PI作为控制器,集成了光电编码器、超声波雷达、Kinect v1、伺服电机、RFID等传感器。在原型机基础上,对电机进行了 PID控制,设计了各个传感器数据采集接口,对Kinectv1相机进行了标定,最后进行了运动控制精确性测试,并获得了良好的控制效果。其次,对基于特征点的SLAM技术进行了研究,选定了 RGB-D SLAM作为机器人定位的研究对象。视觉里程计部分采用了二进制的ORB特征对视频流中关键帧进行特征提取,然后使用快速近似最近邻算法(FLANN)进行关键帧的特征匹配。另外,基于RGB-D相机模型构建的运动方程和观测方程,对预先采集的数据集进行视觉里程计实验,初步获得了机器人的运动轨迹以及根据像素深度信息拼接形成3D地图。最后,对生成的机器人轨迹和地图进行了 g2o优化,并添加了回环检测使三维地图更接近真实结构以及机器人的运动轨迹更合理。然后将SLAM算法在基于嵌入式的机器人平台上实现,形成了基于嵌入式的机器人定位模块。
【图文】：
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本文编号：2675427
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