基于自然路标的室内机器人双目视觉定位系统的研究

发布时间：2018-02-27 23:05

  本文关键词： 家居服务机器人 双目立体视觉 SIFT算法 双阈值FAST算法 KSW算法 K-means聚类算法 定位　出处：《吉林大学》2017年硕士论文　论文类型：学位论文

【摘要】：家居服务机器人是机器人与人工智能结合的产物,越来越受到人们的青睐。然而,如何实现家居服务机器人的准确定位仍是其完成家务劳动等家庭服务的首要问题。机器人定位的方法有很多,双目立体视觉因其能够获得丰富的环境信息,同时能够恢复目标的深度信息,被广泛地应用在定位系统中。本文针对室内机器人双目视觉定位系统所涉及的关键技术进行了研究,利用固定的室内棚顶墙角作为机器人定位的自然路标特征。机器人定位之前,需要对棚顶墙角进行识别,该过程利用SIFT不变描述子对墙角特征进行描述。在机器人定位阶段,利用三维重建原理、三边测量原理实现机器人的定位。最终在旅行家Ⅱ号机器人实验平台完成了软件开发及机器人的定位实验。现将本文工作总结如下:第一,介绍了双目立体视觉系统及机器人定位原理,并对系统开发环境及相关功能模块的软件实现进行了分析,为后续的机器人定位奠定了系统实验基础。第二,深入研究了基于SIFT算法的特征点提取与描述方法和基于FAST算法的特征点提取方法。综合FAST算法提取特征点的快速性以及SIFT描述子的鲁棒性,针对本文的应用环境,对FAST算法及SIFT算法进行了改进,提出一种基于KSW熵的自适应双阈值FAST特征提取与分域SIFT描述子的立体匹配方法。最后通过实验验证了本文提出方法的可行性与有效性。第三,介绍了一种基于K-means聚类的墙角特征建库方法,实现对室内墙角特征库的分类存储,加快搜索墙角的速度。利用SIFT立体匹配方法实现了对墙角的识别,进一步实现了机器人的定位,同时分析了机器人的定位精度。最后,本文基于Microsoft Visual C++6.0和Open CV开发软件,成功实现了特征点提取与立体匹配算法、K-means聚类算法、墙角特征点三维坐标及机器人三维坐标求取等功能,在旅行家Ⅱ号机器人平台进行了实验,并且运行成功。
[Abstract]:Home service robot is a combination of robot and artificial intelligence, which is more and more popular. However, How to realize the accurate location of the home service robot is still the most important problem for the robot to complete the household service such as housework. There are many methods for the robot to locate, and binocular stereoscopic vision can obtain abundant environmental information because of its ability to obtain rich environmental information. At the same time, the depth information of the target can be recovered and widely used in the localization system. This paper studies the key technologies involved in the indoor robot binocular vision positioning system. The fixed interior roof wall angle is used as the natural road sign feature of robot positioning. Before robot positioning, the roof wall angle needs to be recognized, and the SIFT invariant descriptor is used to describe the wall angle feature. Finally, the software development and robot localization experiment are completed on the traveller 鈪，

本文编号：1544705