基于双二维码的全局视觉融合定位系统

发布时间：2023-10-01 21:53

　　本课题以全局视觉定位为核心并通过多个传感器信息融合,基于机器人操作系统(ROS)框架,以移动机器人在SLAM研究中的定位的准确性与稳定性为切入点,减少环境中干扰因素对移动机器人定位的影响,使得移动机器人能够在车间、工作间稳定安全的工作,从而实现移动机器人产业化应用。本文的主要做了以下几点贡献:首先,对比移动机器人在室内环境中不同相机安装位置的定位方案特性,设计了一款基于单目视觉与双二维码的全局视觉移动机器人定位系统。利用在室内环境中的顶部安装固定相机,将双二维码粘贴在机器人上,相机稳定地识别并追踪移动机器人,在机器人前进的过程中,实时估计移动机器人的位姿并生成运动轨迹,并利用机器人上的双二维码计算系统位置估计的相对误差进行分析,从而对全局视觉定位系统进行性能分析。其次,基于对全局视觉定位系统误差的分析,提出了一种将全局视觉定位与里程计位姿估计结合的融合定位方法。针对传统的位置测量融合方案中视觉传感器的测量值离散、室内光照干扰等引起的观测结果的局部失效、传统融合中固定的方差参数的不足,提出了双二维码方差计算全局视觉定位系统的置信度。另外,通过对里程计信息的测距误差源及其优劣的深入分析,将...

【文章页数】：90 页

【学位级别】：硕士

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摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 研究现状
        1.2.1 移动机器人稳定性研究现状
        1.2.2 视觉测量方法研究现状
        1.2.3 自主移动机器人定位导航方法研究现状
    1.3 课题来源与研究内容
第二章 自主移动机器人平台及SLAM系统介绍
    2.1 ROS介绍
    2.2 自主移动机器人系统概率模型
        2.2.1 移动机器人及运动模型
        2.2.2 里程计预测模型
    2.3 SLAM系统模型与改进算法基础
        2.3.1 SLAM系统模型
        2.3.2 SLAM算法改进办法
    2.4 运动捕获系统
    2.5 本章小结
第三章 基于视觉的自主移动机器人全局定位系统
    3.1 引言
    3.2 基于双二维码的定位系统设计与分析
        3.2.1 系统设计
        3.2.2 模型分析
        3.2.3 定位误差分析
    3.3 实验
        3.3.1 针对范围和尺寸的鲁棒性分析
        3.3.2 不同光照条件下的误差
        3.3.3 PES概率模型
    3.4 本章小结
第四章 基于双二维码的全局视觉位姿估计算法
    4.1 问题的提出与描述
    4.2 里程计误差分析
    4.3 双二维码与滤波增益:改进的位姿估计算法
        4.3.1 EKF原理与算法
        4.3.2 基于双二维码的滤波增益算法
    4.4 实验与分析
    4.5 本章小结
第五章 基于双二维码的全局视觉融合定位导航系统
    5.1 全局视觉移动机器人导航介绍
    5.2 全局视觉移动机器人导航系统的构建
    5.3 移动机器人导航策略
    5.4 整体系统导航实验
    5.5 本章小结
总结与展望
参考文献
攻读学位期间发表的论文
致谢
附录



本文编号：3849494