本文關鍵詞：基于雙目視覺的室內服務機器人導航技術研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著計算機技術以及機器人相關技術的發(fā)展,服務機器人的研究與開發(fā)受到了廣泛關注。而導航技術作為服務機器人所涉及的一項核心關鍵技術,是實現(xiàn)服務機器人智能化與自主化的關鍵。可以說導航技術的發(fā)展在很大程度上推動著服務機器人的發(fā)展。因此,研究服務機器人導航相關技術對未來服務機器人的研究與開發(fā)有很大幫助。本文首先針對服務機器人導航技術近幾年的發(fā)展現(xiàn)狀以及未來的發(fā)展趨勢進行了研究,通過對各導航方式進行對比發(fā)現(xiàn),視覺導航具有智能化水平高以及信息量豐富等特點,是未來服務機器人的一個研究趨勢,而雙目視覺導航系統(tǒng)具有類人眼結構,是視覺導航的一個研究方向。研究了雙目視覺導航的兩個關鍵問題——雙目視覺目標定位以及路徑規(guī)劃。在雙目視覺目標定位算法中,介紹了攝像機標定的原理及張正友標定法的基本原理以及標定步驟,描述了目標識別算法,采用幾何不變矩與歐氏距離相結合的目標識別算法對圖像中各區(qū)域進行形狀匹配;提出了基于加權平均的特征匹配算法,對三種類型的區(qū)域特征進行反正切歸一化,并與左圖像目標區(qū)域歸一化之后的特征進行相減取絕對值再進行加權得到區(qū)域匹配結果,克服了特征信息量過小引起的誤匹配問題;介紹了基于最小二乘法的三維信息恢復方法。在路徑規(guī)劃算法中,研究了現(xiàn)有的路徑規(guī)劃算法,分析了基于人工勢場法的路徑規(guī)劃算法。針對傳統(tǒng)人工勢場法在路徑規(guī)劃算法中的不足,分別通過添加調節(jié)因子解決了目標不可達問題,采用遍歷算法解決了局部極小值問題,引入障礙物方位角克服了傳統(tǒng)方法與實際情況不符的現(xiàn)象。為了驗證本文提出方法的正確性,在高精度移動平臺上進行了雙目視覺定位精度驗證試驗,并在AGV移動平臺上進行了運動過程中的雙目視覺定位試驗。試驗表明,采用本文改進的算法,雙目視覺定位精度可以達到1mm,姿態(tài)測量精度達到0.9°。AGV平臺試驗表明在運動過程中本文設計的雙目視覺定位系統(tǒng)可以可靠工作。
【關鍵詞】：服務機器人 導航 雙目視覺 定位 路徑規(guī)劃
【學位授予單位】：西安航天精密機電研究所
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第1章 緒論9-19
• 1.1 國內外服務機器人的發(fā)展現(xiàn)狀10-11
• 1.2 服務機器人導航技術研究現(xiàn)狀11-14
• 1.2.1 磁導航11-12
• 1.2.2 慣性導航12
• 1.2.3 傳感器數(shù)據(jù)導航12-13
• 1.2.4 衛(wèi)星導航13
• 1.2.5 視覺導航13-14
• 1.3 服務機器人導航技術的研究趨勢14-15
• 1.4 雙目視覺導航的關鍵技術15-17
• 1.5 課題的研究內容17-19
• 第2章 雙目視覺目標定位算法19-37
• 2.1 攝像機標定20-26
• 2.1.1 攝像機標定原理20-23
• 2.1.2 單目攝像機標定方法23-26
• 2.1.3 雙目視覺攝像機的標定方法26
• 2.2 目標識別26-29
• 2.2.1 幾何不變矩27-28
• 2.2.2 目標識別過程28-29
• 2.3 立體匹配29-33
• 2.3.1 約束與相似性判據(jù)29-30
• 2.3.2 匹配算法30-32
• 2.3.3 基于加權平均的特征匹配算法32-33
• 2.4 三維信息恢復33-34
• 2.5 雙目視覺目標定位系統(tǒng)建立34-35
• 2.6 本章小結35-37
• 第3章 路徑規(guī)劃37-57
• 3.1 傳統(tǒng)的人工勢場法37-39
• 3.2 對目標不可達問題的改進39-43
• 3.2.1 傳統(tǒng)改進方法39-40
• 3.2.2 本文改進方法40-42
• 3.2.3 仿真分析42-43
• 3.3 解決局部最小值問題43-48
• 3.3.1 傳統(tǒng)改進方法44-46
• 3.3.2 本文改進方法46-48
• 3.4 基于障礙物方位角的人工勢場法48-55
• 3.4.1 基于航向角的方法改進48-50
• 3.4.2 仿真實驗50-54
• 3.4.3 步數(shù)對比54-55
• 3.5 本章小結55-57
• 第4章 實驗與實驗結果分析57-79
• 4.1 雙目視覺相關算法實驗58-65
• 4.1.1 攝像機標定實驗58-62
• 4.1.2 目標識別實驗62-63
• 4.1.3 立體匹配實驗63-65
• 4.1.4 三維信息恢復實驗65
• 4.2 雙目視覺精度實驗65-74
• 4.2.1 雙目視覺定位精度實驗66-73
• 4.2.2 雙目視覺測角精度實驗73-74
• 4.3 AGV移動平臺實驗74-77
• 4.4 本章小結77-79
• 結論與展望79-81
• 參考文獻81-87
• 攻讀碩士學位期間發(fā)表的學術論文87-89
• 致謝89-91

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本文編號：274011