基于视觉的移动机器人定位方法的研究

发布时间：2021-10-19 08:31

　　得益于人工智能的迅速发展,移动机器人技术广泛应用于生活与工业领域,其卓越的表现,使其成为多个领域不可或缺的部分,定位问题则是移动机器人领域中最为重要和基础的问题,定位是指对于移动机器人位置与姿态的估计。目前基于视觉的移动机器人定位方法发展迅速,其中将单目视觉与惯性测量单元（Inertial Measurement Unit,IMU）融合的定位方式可以有效解决单目视觉定位过程中的尺度不确定问题和惯性导航中的累积漂移问题,将系统鲁棒性增强,同时满足高精度的定位需求。因此本文将采用基于单目视觉与惯性融合的方式对移动机器人定位算法进行研究。首先,概述了基于视觉融合定位方式的研究背景与研究现状。并对单目视觉融合IMU的理论基础进行了介绍,其中包括相机的成像模型、定位过程中坐标转换关系以及基本的视觉定位建图流程等。然后,对于移动机器人的位姿估计问题,给出了一种单目融合IMU的定位方法,在该算法的视觉前端采用Harris角点进行特征提取,KLT光流法进行特征跟踪,惯性单元的前端则采用预积分方式对数据进行处理,经过联合初始化,在后端通过基于紧耦合的滑动窗口非线性优化过程,估计出移动机器人的位姿信息。经... 

【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校

【文章页数】：86 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

移动机器人模型

图 2-1 理想针孔成像模型据三角形相似关系，有：CCCCxx fzyy fz 式表示三维空间点P与其成像平面点P 的数学关系，同时也展示与图像坐标系之间的转换关系。计算机图像处理中，需要通过采样和量化，将相机传感器获得的信息转换成相应的数字化的像素信息。图像坐标系到像素坐标系-2 所示：

图 2-1 理想针孔成像模型关系，有：CCCCxx fzyy fz 间点P与其成像平面点P 的数学关系之间的转换关系。理中，需要通过采样和量化，将相机应的数字化的像素信息。图像坐标系

【参考文献】：
期刊论文
[1]2018年国外惯性技术发展与回顾[J]. 薛连莉,戴敏,葛悦涛,陈少春.  飞航导弹. 2019(04)
[2]单目视觉同步定位与地图创建方法综述[J]. 顾照鹏,刘宏.  智能系统学报. 2015(04)
[3]基于视觉的机器人抓取系统应用研究综述[J]. 夏群峰,彭勇刚.  机电工程. 2014(06)

博士论文
[1]基于单目视觉的同时定位与地图重建算法研究[D]. 孟旭炯.浙江大学 2010

硕士论文
[1]基于单目视觉与IMU结合的SLAM技术研究[D]. 李建禹.哈尔滨工业大学 2018
[2]基于视觉和惯性的移动机器人室内定位算法研究和实现[D]. 杜义龙.西南交通大学 2018
[3]基于ROS的惯性导航和视觉信息融合的移动机器人定位研究[D]. 王德智.哈尔滨工业大学 2017
[4]视觉/惯性组合相对导航算法及物理仿真研究[D]. 曾占魁.哈尔滨工业大学 2007



本文编号：3444516