本文關(guān)鍵詞：基于自然路標(biāo)的室內(nèi)機(jī)器人雙目視覺絕對(duì)定位方法研究

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【摘要】：隨著機(jī)器人技術(shù)的快速發(fā)展,機(jī)器人的人工智能水平越來越高。在中國(guó),發(fā)展機(jī)器人已上升為國(guó)家戰(zhàn)略,其中服務(wù)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)的崛起已成趨勢(shì)。但因產(chǎn)業(yè)鏈尚未成熟,造成供應(yīng)商接到的訂單雖多,而獲得融資的卻并不多。最根本的原因是受限于技術(shù)難度,或其傳感器昂貴,底層的技術(shù)還未很好的普及。因此,為了實(shí)現(xiàn)人類家居生活智能化,越來越多的研究人員投入到了服務(wù)機(jī)器人領(lǐng)域。目前室內(nèi)移動(dòng)服務(wù)機(jī)器人最大的問題還是如何解決定位導(dǎo)航。定位是智能機(jī)器人非常重要的功能,實(shí)現(xiàn)的方法也很多。簡(jiǎn)單且比較成熟的是磁軌,但是鋪設(shè)麻煩;WLAN、藍(lán)牙、RFID等信號(hào)容易衰減,精度差;超聲波容易受障礙物干擾、激光成本太高;而視覺傳感器處理速度慢。但是眾多傳感器中,視覺傳感器能夠像人類雙眼一樣獲取豐富的信息,有利于智能控制,因此基于視覺定位研究也越來越火熱。本文以室內(nèi)環(huán)境下的移動(dòng)機(jī)器人為研究對(duì)象,主要研究如何利用自然環(huán)境的路標(biāo),即本文采用的棚頂墻角特征來解決機(jī)器人自定位的問題。在局部特征提取與描述部分,提出了改進(jìn)算法,并利用該算法對(duì)雙目視覺獲取的圖像進(jìn)行特征提取與描述,通過特征描述符完成墻角識(shí)別和雙目匹配測(cè)距,最終結(jié)合特征點(diǎn)坐標(biāo)信息并利用三邊測(cè)量原理完成機(jī)器人的全局定位。本文通過大量實(shí)驗(yàn)主要完成了如下幾個(gè)任務(wù):1)分析室內(nèi)移動(dòng)機(jī)器人定位系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀,在對(duì)其研究背景和研究意義有了深刻理解的基礎(chǔ)上,研究了機(jī)器人定位所需的關(guān)鍵技術(shù),最后引申出雙目視覺定位的方法,并作為本文所要研究的課題,對(duì)雙目視覺定位領(lǐng)域所涉及的算法做了理論研究。2)學(xué)習(xí)Open CV及其重編譯技術(shù),結(jié)合Bumble Bee2攝像機(jī)提供的SDK進(jìn)行二次開發(fā)。針對(duì)存在不同開發(fā)軟件和不同版本Open CV的兼容性問題,通過COM組件技術(shù)有效的解決了接口的通用。軟件成功搭建后,為了獲取定位及圖像校正所需要的參數(shù),首先完成了攝像機(jī)標(biāo)定的實(shí)驗(yàn)。3)深入研究了SIFT特征檢測(cè)與描述算法與FAST特征點(diǎn)提取算法。結(jié)合了兩個(gè)算法的優(yōu)點(diǎn),并根據(jù)實(shí)際環(huán)境對(duì)SIFT算法及FAST算法進(jìn)行改進(jìn),提出了雙閾值FAST特征檢測(cè)的SIFT描述算法,大大提高了準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性。4)提出了視覺路標(biāo)庫的采樣規(guī)則,完成了相關(guān)的驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)。其次針對(duì)機(jī)器人的定位問題進(jìn)行了綜合的實(shí)驗(yàn)研究,并進(jìn)一步分析了定位的精度。然后對(duì)目標(biāo)跟蹤問題進(jìn)行了討論,實(shí)現(xiàn)了墻角鎖定與跟蹤,可進(jìn)一步提高實(shí)時(shí)性,最后給出了下一步科研的研究計(jì)劃。最終,本文基于Open CV1.0+VC6.0和Open CV2.49+VS2010的開發(fā)軟件,應(yīng)用MFC和ATL技術(shù)自主開發(fā)了應(yīng)用程序,成功實(shí)現(xiàn)了本課題各個(gè)模塊的功能,并在旅行家Ⅱ號(hào)智能機(jī)器人平臺(tái)上成功運(yùn)行。
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41

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