基于双目视觉的室内服务机器人导航技术研究

发布时间：2017-03-29 08:12

  本文关键词：基于双目视觉的室内服务机器人导航技术研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着计算机技术以及机器人相关技术的发展,服务机器人的研究与开发受到了广泛关注。而导航技术作为服务机器人所涉及的一项核心关键技术,是实现服务机器人智能化与自主化的关键。可以说导航技术的发展在很大程度上推动着服务机器人的发展。因此,研究服务机器人导航相关技术对未来服务机器人的研究与开发有很大帮助。本文首先针对服务机器人导航技术近几年的发展现状以及未来的发展趋势进行了研究,通过对各导航方式进行对比发现,视觉导航具有智能化水平高以及信息量丰富等特点,是未来服务机器人的一个研究趋势,而双目视觉导航系统具有类人眼结构,是视觉导航的一个研究方向。研究了双目视觉导航的两个关键问题——双目视觉目标定位以及路径规划。在双目视觉目标定位算法中,介绍了摄像机标定的原理及张正友标定法的基本原理以及标定步骤,描述了目标识别算法,采用几何不变矩与欧氏距离相结合的目标识别算法对图像中各区域进行形状匹配;提出了基于加权平均的特征匹配算法,对三种类型的区域特征进行反正切归一化,并与左图像目标区域归一化之后的特征进行相减取绝对值再进行加权得到区域匹配结果,克服了特征信息量过小引起的误匹配问题;介绍了基于最小二乘法的三维信息恢复方法。在路径规划算法中,研究了现有的路径规划算法,分析了基于人工势场法的路径规划算法。针对传统人工势场法在路径规划算法中的不足,分别通过添加调节因子解决了目标不可达问题,采用遍历算法解决了局部极小值问题,引入障碍物方位角克服了传统方法与实际情况不符的现象。为了验证本文提出方法的正确性,在高精度移动平台上进行了双目视觉定位精度验证试验,并在AGV移动平台上进行了运动过程中的双目视觉定位试验。试验表明,采用本文改进的算法,双目视觉定位精度可以达到1mm,姿态测量精度达到0.9°。AGV平台试验表明在运动过程中本文设计的双目视觉定位系统可以可靠工作。
【关键词】：服务机器人 导航 双目视觉 定位 路径规划
【学位授予单位】：西安航天精密机电研究所
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第1章 绪论9-19
• 1.1 国内外服务机器人的发展现状10-11
• 1.2 服务机器人导航技术研究现状11-14
• 1.2.1 磁导航11-12
• 1.2.2 惯性导航12
• 1.2.3 传感器数据导航12-13
• 1.2.4 卫星导航13
• 1.2.5 视觉导航13-14
• 1.3 服务机器人导航技术的研究趋势14-15
• 1.4 双目视觉导航的关键技术15-17
• 1.5 课题的研究内容17-19
• 第2章 双目视觉目标定位算法19-37
• 2.1 摄像机标定20-26
• 2.1.1 摄像机标定原理20-23
• 2.1.2 单目摄像机标定方法23-26
• 2.1.3 双目视觉摄像机的标定方法26
• 2.2 目标识别26-29
• 2.2.1 几何不变矩27-28
• 2.2.2 目标识别过程28-29
• 2.3 立体匹配29-33
• 2.3.1 约束与相似性判据29-30
• 2.3.2 匹配算法30-32
• 2.3.3 基于加权平均的特征匹配算法32-33
• 2.4 三维信息恢复33-34
• 2.5 双目视觉目标定位系统建立34-35
• 2.6 本章小结35-37
• 第3章 路径规划37-57
• 3.1 传统的人工势场法37-39
• 3.2 对目标不可达问题的改进39-43
• 3.2.1 传统改进方法39-40
• 3.2.2 本文改进方法40-42
• 3.2.3 仿真分析42-43
• 3.3 解决局部最小值问题43-48
• 3.3.1 传统改进方法44-46
• 3.3.2 本文改进方法46-48
• 3.4 基于障碍物方位角的人工势场法48-55
• 3.4.1 基于航向角的方法改进48-50
• 3.4.2 仿真实验50-54
• 3.4.3 步数对比54-55
• 3.5 本章小结55-57
• 第4章 实验与实验结果分析57-79
• 4.1 双目视觉相关算法实验58-65
• 4.1.1 摄像机标定实验58-62
• 4.1.2 目标识别实验62-63
• 4.1.3 立体匹配实验63-65
• 4.1.4 三维信息恢复实验65
• 4.2 双目视觉精度实验65-74
• 4.2.1 双目视觉定位精度实验66-73
• 4.2.2 双目视觉测角精度实验73-74
• 4.3 AGV移动平台实验74-77
• 4.4 本章小结77-79
• 结论与展望79-81
• 参考文献81-87
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文87-89
• 致谢89-91

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本文编号：274011