隨著智慧物流、自動(dòng)化倉(cāng)庫(kù)的發(fā)展,自動(dòng)導(dǎo)引車（AGV）作為物流系統(tǒng)的關(guān)鍵組成,具有廣泛的應(yīng)用前景。然而目前主流的AGV導(dǎo)航定位技術(shù)不能滿足AGV在精度、可擴(kuò)展性等方面的需求。同步定位與地圖構(gòu)建（SLAM）作為解決機(jī)器人定位問(wèn)題的方法,已引起研究人員的廣泛關(guān)注。其中,視覺(jué)SLAM技術(shù)憑借其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì),成為近幾年的研究熱點(diǎn)。基于此,本文旨在使用視覺(jué)SLAM技術(shù)解決AGV的關(guān)鍵定位問(wèn)題,設(shè)計(jì)并研發(fā)一套可于工廠復(fù)雜環(huán)境中穩(wěn)定運(yùn)行的AGV視覺(jué)定位系統(tǒng)。本文選題基于合作項(xiàng)目“視覺(jué)導(dǎo)航無(wú)人駕駛叉車系統(tǒng)”,結(jié)合理論與實(shí)踐重點(diǎn)對(duì)AGV系統(tǒng)的視覺(jué)定位技術(shù)進(jìn)行研究。主要內(nèi)容如下:1、為了提高視覺(jué)SLAM系統(tǒng)在工業(yè)場(chǎng)景中穩(wěn)定性和實(shí)用性,本文設(shè)計(jì)了一套基于人工信標(biāo)的視覺(jué)SLAM算法,包括基于漢明碼的人工信標(biāo)設(shè)計(jì)及識(shí)別算法和基于信標(biāo)的定位算法及圖優(yōu)化模型。其中,人工信標(biāo)可以通過(guò)自我校驗(yàn)提高信標(biāo)數(shù)據(jù)的可靠性,圖優(yōu)化模型可以減小系統(tǒng)的定位誤差。2、針對(duì)人工信標(biāo)SLAM算法進(jìn)行改進(jìn),設(shè)計(jì)融合人工信標(biāo)的多目SLAM算法,其中包括:一種雙目匹配算法,前端位姿跟蹤算法和后端全局優(yōu)化算法。在雙目匹配算法中,本文通過(guò)SAD匹配和拋... 

【文章來(lái)源】：浙江大學(xué)浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：86 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
致謝
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 AGV的發(fā)展與應(yīng)用
        1.2.1 AGV的發(fā)展歷史
        1.2.2 AGV的應(yīng)用
    1.3 AGV系統(tǒng)概述
        1.3.1 AGV系統(tǒng)架構(gòu)
        1.3.2 AGV導(dǎo)航定位技術(shù)
    1.4 視覺(jué)SLAM的發(fā)展與現(xiàn)狀
    1.5 本文研究?jī)?nèi)容
2 基于人工信標(biāo)的視覺(jué)SLAM算法
    2.1 人工信標(biāo)定位方法概述
    2.2 針孔相機(jī)模型
    2.3 人工信標(biāo)設(shè)計(jì)及識(shí)別
        2.3.1 人工信標(biāo)設(shè)計(jì)
        2.3.2 人工信標(biāo)識(shí)別算法
    2.4 人工信標(biāo)視覺(jué)SLAM算法
        2.4.1 參數(shù)確定和坐標(biāo)系建立
        2.4.2 圖優(yōu)化
        2.4.3 定位
    2.5 本章小結(jié)
3 融合人工信標(biāo)的多目SLAM算法
    3.1 引言
    3.2 特征點(diǎn)檢測(cè)
        3.2.1 FAST關(guān)鍵點(diǎn)
        3.2.2 BRIEF描述子
    3.3 雙目相機(jī)模型和雙目匹配算法
        3.3.1 雙目相機(jī)模型
        3.3.2 雙目匹配算法
    3.4 融合人工信標(biāo)的多目SLAM算法
        3.4.1 算法流程
        3.4.2 基于RansacPnP的位姿解算
        3.4.3 圖優(yōu)化
    3.5 本章小結(jié)
4 AGV系統(tǒng)設(shè)計(jì)
    4.1 AGV系統(tǒng)需求分析
    4.2 AGV系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
        4.2.1 AGV系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
        4.2.2 車載控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
        4.2.3 終端控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
    4.3 系統(tǒng)工作方式
    4.4 本章小結(jié)
5 實(shí)驗(yàn)與分析
    5.1 AGV系統(tǒng)整體調(diào)試
    5.2 人工信標(biāo)SLAM算法實(shí)驗(yàn)與分析
        5.2.1 單目相機(jī)標(biāo)定
        5.2.2 人工信標(biāo)SLAM算法實(shí)驗(yàn)與分析
    5.3 融合人工信標(biāo)的多目SLAM算法實(shí)驗(yàn)與分析
        5.3.1 雙目相機(jī)標(biāo)定與校正
        5.3.2 雙目里程計(jì)算法實(shí)驗(yàn)與分析
        5.3.3 融合人工信標(biāo)的多目SLAM算法實(shí)驗(yàn)
    5.4 本章小結(jié)
6 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
作者簡(jiǎn)歷



本文編號(hào)：3517287