服务机器人室内三维环境热场建模及感知技术研究
发布时间：2021-12-29 02:02
受人口老龄化程度加剧的影响,室内移动服务机器人战略已被上升为国家战略,被认为是养老助老服务和陪护工作的有力助手,但是其智能化程度还不能满足人们的需求。机器人的环境感知技术是实现其智能化的关键技术之一,所以感知技术一直为服务机器人领域研究的热点问题。同时定位与建图（SLAM,Simultaneous Localization and Mapping）技术已经取得了很大进展,但随着家用机器人的广泛和长期使用,机器人对环境感知和安全的认知能力远远无法满足待操作目标定位、环境火情判断等服务和安全巡查功能的需求。因此,本课题将可见光、深度与热红外传感器用于移动机器人环境感知技术研究,提升机器人环境感知的智能和深度能力,具体内容如下:研究移动机器人异构传感器配准技术,实现机器人多维信息感知一致性。采用RGB-D相机和热成像传感器结合构成机器人的视觉系统,并设计标定模板,实现RGB相机和热成像传感器的内参同步标定,采用线特征实现两个相机的外部校准,并利用图像融合技术将R、G、B、T四维信息进行三通道显示。本文以ORB-SLAM2算法为基础,构建了RGB-DT SLAM框架,实现了三维环境热场地图的构...
【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】：83 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
国外先进服务机器人
所等大范围场景，对空间较小，环境复杂多变的室内环境的适应性较差。a） 地宝 b）全向移动服务机器人 c) AnBot图1-2 国内服务机器人1.3.2 三维环境地图构建机器人感知和理解环境的关键技术之一是能够实现自我定位和进行三维环境重建，SLAM（Simultaneous LocalizationandMapping）技术能够同时解决这两个问题。SLAM 主要依靠机器人的视觉传感器对机器人进行位姿估计，主要包括 RGB-D 相机、2D 激光和 3D 激光等传感器。针对复杂且空间比较小的室内环境，基于RGB-D 相机的 SLAM 技术表现出更好的性能。经过研究人员的努力，目前已经有一些比较成熟的 SLAM 框架，并成功地应用到服务机器人领域。在 RGB-D 相机大规模应用之前，大家主要依靠单目 RGB 相机构建 SLAM 系统，例如 AndrewDavison 提出的 MonoSLAM
KinectFusion效果图
本文编号：3555176
【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】：83 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
国外先进服务机器人
所等大范围场景，对空间较小，环境复杂多变的室内环境的适应性较差。a） 地宝 b）全向移动服务机器人 c) AnBot图1-2 国内服务机器人1.3.2 三维环境地图构建机器人感知和理解环境的关键技术之一是能够实现自我定位和进行三维环境重建，SLAM（Simultaneous LocalizationandMapping）技术能够同时解决这两个问题。SLAM 主要依靠机器人的视觉传感器对机器人进行位姿估计，主要包括 RGB-D 相机、2D 激光和 3D 激光等传感器。针对复杂且空间比较小的室内环境，基于RGB-D 相机的 SLAM 技术表现出更好的性能。经过研究人员的努力，目前已经有一些比较成熟的 SLAM 框架，并成功地应用到服务机器人领域。在 RGB-D 相机大规模应用之前，大家主要依靠单目 RGB 相机构建 SLAM 系统，例如 AndrewDavison 提出的 MonoSLAM
KinectFusion效果图
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