基于二维码的天花板视觉同步定位与制图

发布时间：2017-10-09 11:17

  本文关键词：基于二维码的天花板视觉同步定位与制图

  更多相关文章： 同步定位与制图 差速运动模型 主动搜索 天花板观测模型 扩展卡尔曼滤波

【摘要】：随着机器人相关技术的不断发展,机器人同步定位与制图(SLAM,Simultaneous Localization and Mapping)作为机器人研究的关键技术引起了研究者们的广泛关注。快速鲁棒的特征提取、精确稳定的特征匹配和有效的闭环检测以及高效的全局优化算法一直是该领域研究的重点,工程应用方面主要集中在低廉传感器下高精度高鲁棒性的定位与制图算法设计与应用。本文在现有理论研究的基础上,旨在从SLAM技术工程应用的角度出发,对基于二维码的天花板视觉同步定位与制图进行了研究,通过对特定应用平台AGV和工厂应用环境的分析,选用稳定、鲁棒的二维码作为路标来描述单一对称的工厂环境,同时选用垂直指向天花板的相机建立观测模型,简化了相机模型,并减少了动态环境对系统的干扰。本文采取惯性里程信息与视觉信息的融合进行同步定位与制图,结合自身的研究平台设计了差速运动模型与针孔相机观测模型,采用传统的EKF-SLAM算法框架进行了系统算法设计。考虑在实际的应用过程中观测方差的固定描述无法体现实际相机模型的特性,引入了观测协方差调节因子描述相机模型,同时在观测量中加入二维码间的距离信息对单个二维码状态进行滤波。使观测模型更加精确。考虑到实际过程中机器人自身的微小抖动都会引入特征尺度的变换,影响机器人天花板观测模型的精确性,本文设计了抖动检测与抖动动态补偿的策略。为了减少环境光照对二维码信息提取的影响,本文对ARTool KitPlus库无法识别的二维码进行了光照补偿和多阈值优化设计,有效的提高了二维码提取的准确率。为了减小从图片中搜索二维码的时间消耗,结合系统的运动模型与逆观测模型设计了二维码主动搜索的方法,有效的减少了图像处理的时间,提高了系统运行速率。最后,搭建实际环境与Gazebo仿真环境验证了系统算法的有效性。
【关键词】：同步定位与制图 差速运动模型 主动搜索 天花板观测模型 扩展卡尔曼滤波
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP242;TP391.44
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 第1章 绪论8-14
• 1.1 课题研究背景及意义8-10
• 1.2 SLAM研究现状10-12
• 1.2.1 SLAM研究现状10-11
• 1.2.2 视觉SLAM研究现状11
• 1.2.3 单目SLAM研究现状11-12
• 1.3 本文主要研究内容12-14
• 第2章 扩展卡尔曼滤波SLAM模型建立14-29
• 2.1 系统总体结构14
• 2.2 研究平台搭建14-15
• 2.3 运动模型的建立15-19
• 2.3.1 差速驱动模型16-18
• 2.3.2 速度模型18-19
• 2.3.3 速度模型结果分析19
• 2.4 观测模型的建立19-25
• 2.4.1 摄像机模型19-21
• 2.4.2 摄像机校正21-22
• 2.4.3 ARTool Kit Plus二维码22-24
• 2.4.4 观测模型24-25
• 2.5 扩展卡尔曼滤波SLAM算法设计25-28
• 2.6 本章小结28-29
• 第3章 二维码图像处理29-37
• 3.1 图像增强处理29-32
• 3.2 多阈值优化32-33
• 3.3 主动搜索33-36
• 3.4 本章小结36-37
• 第4章 扩展卡尔曼滤波SLAM算法优化37-44
• 4.1 坡度观测补偿37-40
• 4.2 观测协方差调节40-42
• 4.3 线段长度滤波42-43
• 4.4 本章小结43-44
• 第5章 实验结果与分析44-52
• 5.1 实验介绍44-47
• 5.1.1 实验环境搭建44-45
• 5.1.2 软件设计45-47
• 5.2 实验结果与分析47-51
• 5.2.1 视觉全局定位结果与分析47-48
• 5.2.2 定位与制图结果与分析48-51
• 5.3 本章小结51-52
• 结论52-53
• 参考文献53-59
• 致谢59

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