扫地机器人定位算法设计与嵌入式系统实现

发布时间：2017-03-21 20:10

  本文关键词：扫地机器人定位算法设计与嵌入式系统实现，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：扫地机器人作为服务机器人的一种,能替代传统的人工清洁工作,市场前景广阔。目前国产扫地机很少具备导航定位功能,缺乏有效的路径规划,价格便宜但清扫效率低。国外的许多扫地机具备导航定位功能,清扫效果好却价格高,不利于扫地机器人的普及。针对国内扫地机器人的现状,本文提出一种基于单目视觉的室内定位算法,定位所需的视觉信息来自天花板。相比使用昂贵的环境感知设备如激光雷达,使用摄像机极大的降低了成本。本文的主要工作为：1.针对室内天花板高度及装饰的不同,给出了一种自适应确定天花板高度的办法和一种改进的特征点提取算法。自适应确定天花板的高度需要两个置于特定位置的LED灯配合,图像处理得到灯在图像上的光斑质心坐标后,考虑结构关系并利用摄像机小孔成像模型确定天花板的高度。在特征点提取方面,将FAST算法与Shi-Tomasi算法结合起来,用于获得一定数目且在图像中分布合理的特征点。实验证明FAST结合Shi-Tomasi特征点提取算法与Shi-Tomasi相比,特征点提取效果接近但是速度提高5倍左右。2.根据摄像机的成像模型以及扫地机器人的结构布局,建立了扫地机器人单目视觉定位模型。依据模型以及扫地机器人的清扫策略,分别对扫地机器人的平移运动、旋转运动以及混合运动进行定位。本文给出了一种图像匹配算法,该算法利用陀螺仪和霍尔传感器提供的位姿数据缩小特征点的匹配范围,使用ORB (Oriented Fast and Rotated BRIEF)特征和汉明距离确定匹配对。在消除多对一的匹配后使用随机抽样一致性(RANSAC)等算法对匹配对提纯。此外,本算法对扫地机的不同运动采用不同的图像匹配策略,为定位提供准确的匹配对。3.为证明本文提出的单目视觉定位算法有效,设计了扫地机直线运动、旋转运动和矩形回路运动的定位验证实验。在Smart210核心板上实现了与STM32F4运动控制系统的串口通信、使用V4L2 (Video 4 Linux 2)控制摄像头的灰度视频采集以及USB-WiFi传输定位数据等功能：在PC虚拟机Ubuntu上用Qt制作演示界面,收到Smart210发来的数据后绘制定位波形。实验结果为：扫地机直线运动不超过255cm时,在运动方向及其垂直方向上的定位结果与实际测量值间的距离误差均不超过5cm,角度误差不超过5°;扫地机旋转不超过180°时,视觉定位角度值与实际测量值的误差在3°以内。实验结果表明本文提出的算法有效的实现了扫地机器人室内定位功能。
【关键词】：扫地机器人 单目视觉定位 特征点提取 图像匹配
【学位授予单位】：中国科学技术大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41;TP242
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 第一章 绪论11-16
• 1.1 研究背景与意义11-12
• 1.2 扫地机器人国内外研究现状12-13
• 1.3 基于单目视觉的室内定位算法研究13-15
• 1.4 本文的组织结构15-16
• 第二章 扫地机器人单目视觉室内定位方案设计16-32
• 2.1 概述16-17
• 2.2 单目视觉定位总体结构17-20
• 2.2.1 传感器定位模块18-19
• 2.2.2 综合定位模块19-20
• 2.3 扫地机器人数学建模20-23
• 2.3.1 与摄像机相关的四个坐标系20-22
• 2.3.2 扫地机数学模型22-23
• 2.4 扫地机器人定位关系的数学推导23-27
• 2.4.1 扫地机器人任意运动定位24-26
• 2.4.2 扫地机器人旋转运动定位26-27
• 2.5 自适应确定天花板的高度27-31
• 2.5.1 轮廓提取与光斑质心的计算28-30
• 2.5.2 确定天花板高度的实验验证30-31
• 2.6 本章小结31-32
• 第三章 单目摄像头的视频采集控制与标定32-45
• 3.1 概述32-33
• 3.2 基于V4L2的摄像头灰度视频采集33-34
• 3.3 MPU6050传感器控制摄像头的灰度视频采集34-38
• 3.3.1 STM32F4使用IIC读取MPU6050数据35-36
• 3.3.2 Linux多线程36
• 3.3.3 Linux串口编程36-37
• 3.3.4 实验与结果37-38
• 3.4 单目摄像机标定38-43
• 3.4.1 线性摄像机模型(针孔模型)38-39
• 3.4.2 非线性摄像机模型39-40
• 3.4.3 基于OpenCV的摄像机标定40-42
• 3.4.4 摄像机一些参数的确定42-43
• 3.5 图像像素距离与空间距离的转换43-44
• 3.6 本章小结44-45
• 第四章 图像特征点的提取与匹配45-66
• 4.1 引言45
• 4.2 特征点提取算法45-51
• 4.2.1 Harris角点45-47
• 4.2.2 Shi-Tomasi角点47
• 4.2.3 SUSAN角点检测47-49
• 4.2.4 FAST角点检测49-50
• 4.2.5 角点提取算法性能比较50-51
• 4.3 特征点描述51-53
• 4.3.1 BRIEF描述52
• 4.3.2 ORB描述52-53
• 4.4 FAST结合Shi-Tomasi的角点检测53-58
• 4.5 图像特征点匹配58-65
• 4.5.1 混合运动时的图像匹配58-60
• 4.5.2 平移运动时的图像匹配60
• 4.5.3 图像匹配对的提纯60-62
• 4.5.4 图像特征点匹配实验与分析62-65
• 4.6 本章小结65-66
• 第五章 单目视觉定位功能实现与Linux-ARM验证66-81
• 5.1 概述66-67
• 5.2 数据通信67-70
• 5.2.1 STM32F4与Sman210之间的通信约定67-68
• 5.2.2 Smart210与PC机的数据通信68-69
• 5.2.3 使用TCP协议进行数据传输69-70
• 5.3 Qt接收端实现70-72
• 5.4 实验结果与分析72-80
• 5.4.1 扫地机器人直线运动定位实验72-76
• 5.4.2 扫地机器人旋转运动定位实验76-78
• 5.4.3 扫地机器人矩形回路测试定位实验78-80
• 5.5 本章小结80-81
• 第六章 总结与展望81-83
• 6.1 本文工作总结81-82
• 6.2 未来工作展望82-83
• 参考文献83-87
• 致谢87-89
• 在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果89

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