一种基于光流传感器的移动机器人定位方法

发布时间：2017-07-18 18:01

  本文关键词：一种基于光流传感器的移动机器人定位方法

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【摘要】：随着智能化时代的到来,移动机器人在各个行业的应用和需求越来越大。移动机器人要完成预设的任务,前提是获得自己的位置和姿态,因此机器人的定位问题是机器人领域的一个基础研究问题。其中,基于视觉技术的移动机器人导航定位是目前机器人研究领域的一个热门,视觉是机器人获得周围世界信息的重要来源,它可以为机器人提供周围丰富的环境信息。随着计算机视觉技术的不断发展,视觉感知设备层出不穷,光流传感器作为一种新型的视觉传感器,已经开始应用在测程、距离估计、高度保持、垂直降落等多种导航任务中。本文主要研究内容是基于机器视觉中的光流算法平面流模型,研究移动机器人在室内的短距离定位问题。在定位系统中,基于视觉传感器的定位装置成为定位系统研究的一个热点方向。作为一种视觉传感器,传统的光流传感器都是基于光电鼠标主芯片加上镜头模块的二次开发制作而成,但是受光照要求高,安装距离离地面近等因素限制,应用范围比较窄。本文采用了一种新型的光流传感器,对光照的要求比较低,并且没有了紧贴地面的限制,大大扩大了应用的范围,因此基于它搭建了新型的定位装置,研究了它在室内移动机器人的定位方面的应用。本文的主要工作如下：首先,研究了现有的光流算法的基本数学原理并分析了它在导航定位方面的应用,分析了目前存在的主要的光流传感器的性能和它在导航定位方面的应用,本文建立了光流算法平面流模型用于定位,仿真结果证明它有很高的定位精度。其次,为了验证在移动机器人上的光流模型定位的可行性,综合考虑到经济性和鲁棒性,本文以三个光流传感器为例,搭建了定位模型的验证平台,为了同步采集三个传感器的测量数据,采用了美国赛普拉斯的微处理器作为数据采集模块。然后,在搭建数据采集模块之后,开发了数据采集模块的各个软件部分：数据采集程序的设计、驱动程序的设计、上位机用户应用程序和轨迹推算程序的设计,实现了传感器数据的同步采集和处理。最后,在搭建的硬件平台上面,做了移动机器人的定位验证室内实验。移动机器人按照预定的轨迹移动,通过数据采集模块将三个传感器的数据实时传输到上位机保存、处理,室内实验验证了理论模型的可行性。
【关键词】：移动机器人 光流 传感器 定位
【学位授予单位】：大连理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP212;TP242
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 1 绪论10-20
• 1.1 选题背景及意义10-11
• 1.2 移动机器人定位技术研究现状11-13
• 1.2.1 移动机器人定位技术概述11-13
• 1.2.2 移动机器人定位技术的研究难点13
• 1.3 光流算法定位研究现状13-18
• 1.3.1 光流算法简介及分类13-15
• 1.3.2 光流法在移动机器人定位中的应用15-18
• 1.4 本文的主要研究内容18-20
• 2 基于光流法的导航定位算法原理20-31
• 2.1 光流算法20-21
• 2.2 平面光流模型21-23
• 2.3 光流传感器定位模型运动学分析23-27
• 2.3.1 坐标系定义23-25
• 2.3.2 移动机器人定位几何关系分析25-27
• 2.4 基于光流传感器模型定位的仿真27-30
• 2.5 本章小结30-31
• 3 基于光流算法的硬件装置搭建31-45
• 3.1 基于多传感器的系统整体方案31-32
• 3.2 移动机器人平台32
• 3.3 光流传感器模块32-34
• 3.3.1 图像采集模块33-34
• 3.3.2 数据处理模块34
• 3.4 数据采集模块34-44
• 3.4.1 CY7C68013A微处理器35-38
• 3.4.2 CPU结构38-39
• 3.4.3 存储器39-42
• 3.4.4 I/O系统接口42-44
• 3.5 本章小结44-45
• 4 数据采集和处理各个模块的软件设计45-63
• 4.1 系统软件设计45-46
• 4.1.1 软件系统设计原理45-46
• 4.1.2 软件设计思路46
• 4.2 固件程序设计46-59
• 4.2.1 开发包工具简介46-47
• 4.2.2 固件程序开发47-51
• 4.2.3 实现I2C数据通信的几个主要子函数定义51-59
• 4.3 驱动程序开发59-61
• 4.3.1 驱动程序介绍59-60
• 4.3.2 LabVIEW平台下的驱动程序设计60-61
• 4.4 上位机应用程序开发61-62
• 4.4.1 光流数据采集程序设计61-62
• 4.4.2 移动机器人定位程序设计62
• 4.5 本章小结62-63
• 5 基于光流传感器的移动机器人的定位的室内实验63-65
• 5.1 室内实验63-64
• 5.2 本章小结64-65
• 结论65-66
• 参考文献66-71
• 攻读硕士学位期间发表学术论文情况71-72
• 致谢72-73

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本文编号：558995