基于立体视觉里程计的地下铲运机定位技术研究

发布时间：2020-04-11 08:22

【摘要】：本论文关注立体视觉里程计的定位技术研究,旨在实现地下铲运机的自主定位算法。自主定位能力是智能铲运机实现导航的基本要求之一,也是铲运机感知能力和智能水平的重要标志。视觉里程计是从设备运动过程中获取环境图像,然后根据图像信息来估计相机运动的一种相对定位方法。本文以国家863高技术研究发展计划项目(2011AA060408)为依托,针对基于立体相机的视觉里程计方法进行了深入研究。具体内容如下:针对基于特征点法的双目视觉里程计方法进行了研究。对比了 ORB特征不同初始参数时的计算效率和匹配效果,确定了适合的初始参数;对于不同区域中重新提取的ORB特征,分析其响应值的分布规律;结合分布规律提出了基于不同纹理区域权重的计算方法。针对铲运机运行速度慢的特点,提出了在特征跟踪过程中利用关键帧计算预估运动模型的方法。在上述研究的基础上,以开源数据集作为测试平台,验证了算法的正确性和有效性。对于特征较少的人造环境,仅仅使用点特征通常会导致图像中提取不到足够的特征而使计算出现很大偏差甚至失败。针对人造环境中存在丰富的线特征的特点,在上述特征点法视觉里程计的基础上,使用ORB特征和LSD线特征结合的双目视觉里程计。提出了一种新的线特征重投影误差的计算方法,并对新的线特征重投影误差进行了详细的雅克比矩阵推导。本文分别用开源数据和实测数据作为测试平台,验证了算法的正确性和有效性。针对视觉里程计在地下巷道环境中航向角测量不够精确的问题,本文补充介绍了基于UWB定位技术的铲运机姿态测量方法,提出了基于UWB定位信息获取铲运机航向角的方法。详细分析了获取航向角过程中存在的理论误差,并通过工业试验验证了理论分析的正确性。对直接法的双目视觉里程计方法进行了研究。地下巷道中充斥粉尘的特点,会造成环境图像的模糊和噪点问题,针对这一问题,提出了改进的Census变换用于代替LK光流计算中的像素灰度值。针对直接法中提取的特征点响应值,提出了基于不同纹理区域权重的最小化光度误差计算方法。并使用开源数据集验证了算法的正确性和有效性。
【图文】：

铰接车,地下矿山,液力机械传动,特种车辆

１．２地下铲运机逡逑地下ｆ产运机（Ｌｏａｄ邋Ｈａｕｌ邋Ｄｕｍｐ，ＬＨＤ）是一种集装、运、卸于一体的机、逡逑电、液复杂设备，如图１－１，它是一种用于地下矿山和隧道工程的特种车辆，逡逑采用柴油机或电动机作为原动机、液压或液力机械传动、铰接车架、轮胎行逡逑走【５］。逡逑图１－１地下铲运机逡逑地下铲运机因具有高效、灵活、机动、多用途等突出优点，成为了高效逡逑采矿的首选铲装设备。铲运机作为铰接车不同于一般的车辆，其行走轨迹逡逑－２－逡逑

航迹推算,定位方法

出车轮的角速度和方向盘旋转的角度，然后根据每一步的定长和角度来确逡逑定当前的位姿，这是一种航迹推算的方法。假设车辆在一个平面上做二维逡逑运动，其位姿可以表示为八，４）。其运动表示如图１－２，航位推算逡逑采用绝对坐标系，只要知道起始点的坐标那么通过航迹推算，即可不断跟逡逑踪机器人的位置信息。逡逑Ｙ邋＇邋１逦．．．逡逑逦逡逑°邋（？？0．＞0）逦Ｘ逡逑图１－２航迹推算定位方法逡逑当前的位姿估计取决于上一时刻的位姿估计，当之前的计算出现误差逡逑时，就会造成累积误差，随着航程增大，，误差越来越大，从而影响定位的准逡逑确性。由于车轮出现打滑、不平的地面以及编码器有限的解码分辨率等引逡逑起的累积误差，随着车辆移动距离和转向角的增加，误差将越来越大。逡逑－７－逡逑
【学位授予单位】：北京科技大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP391.41;TD632

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