發(fā)布時間：2023-01-13 17:54

　　近年來,“新零售”由于其方便快速的購物模式受到人們的熱烈歡迎�！盁o人超市”作為“新零售”的發(fā)展趨勢之一,受到了極大的關(guān)注。然而,目前投入運營的“無人超市”都是片面的“無店員的自助超市”,即在沒有店員參與的情況下由顧客本人通過手機與超市信息化系統(tǒng)交互自助完成整個購物過程。調(diào)研顯示,無人類店員、無需顧客親臨購物的真正“無人超市”是未來超市行業(yè)的重要發(fā)展方向,近年來的公開報道顯示,國外領(lǐng)先的物流機器人公司開始研制各種超市機器人,如超市盤點機器人、超市店員機器人等,正朝著掌握真正“無人超市”的關(guān)鍵核心技術(shù)的目標而努力。國內(nèi)“無人超市”機器人的研發(fā)起步相對稍晚,與國外的技術(shù)差距較大,迫切需要加大投入。為此,本文圍繞基于3D視覺的超市自主移動機器人的建圖、導航和商品檢測等關(guān)鍵技術(shù)的方向展開研究,具體的工作如下:首先,在建圖方面,針對現(xiàn)有的視覺SLAM算法無法直接構(gòu)建用于后續(xù)導航的柵格地圖的問題,提出了一種基于ORB_SLAM2算法的二維柵格地圖構(gòu)建方法。完成二維柵格地圖構(gòu)建后通過融合QR碼信息對柵格地圖中的貨架位置和形狀進行修正并對其進行語義賦值,完成了基于視覺的二維語義地圖構(gòu)... 

【文章頁數(shù)】：97 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 移動機器人同步定位與建圖技術(shù)的研究現(xiàn)狀
        1.2.2 移動機器人自主定位導航技術(shù)的研究現(xiàn)狀
        1.2.3 貨架商品檢測技術(shù)的研究現(xiàn)狀
    1.3 論文研究內(nèi)容及組織結(jié)構(gòu)
第二章 基于VSLAM的二維柵格地圖構(gòu)建方法研究
    2.1 視覺SLAM原理基礎(chǔ)
        2.1.1 視覺里程計
        2.1.2 后端優(yōu)化
        2.1.3 回環(huán)檢測
    2.2 ORB_SLAM2 的算法分析與研究
        2.2.1 運動跟蹤與位姿估計
        2.2.2 局部地圖構(gòu)建
        2.2.3 回環(huán)檢測與優(yōu)化
    2.3 基于視覺SLAM的二維柵格地圖構(gòu)建方法
        2.3.1 相機的選擇與標定
        2.3.2 基于三維點云的二維柵格地圖構(gòu)建方法研究
    2.4 實驗與結(jié)果分析
        2.4.1 實驗設(shè)置
        2.4.2 結(jié)果與分析
    2.5 本章小結(jié)
第三章 融合QR碼的超市語義地圖構(gòu)建方法研究
    3.1 超市環(huán)境分析
    3.2 基于標簽的語義地圖構(gòu)建方法研究
        3.2.1 二維碼原理及語義內(nèi)容設(shè)計
        3.2.2 二維碼檢測方法研究
        3.2.3 融合二維碼的語義地圖構(gòu)建方法
    3.3 自研移動機器人平臺介紹
        3.3.1 移動機器人信息采集模塊
        3.3.2 移動機器人運動控制模塊
        3.3.3 機器人軟件平臺
    3.4 實驗與結(jié)果分析
        3.4.1 實驗設(shè)置
        3.4.2 結(jié)果與分析
    3.5 本章小結(jié)
第四章 基于深度學習的商品檢測方法研究
    4.1 YOLO_v3 算法介紹
        4.1.1 YOLO_v3 基本原理
        4.1.2 YOLO_v3 基礎(chǔ)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)
        4.1.3 YOLO_v3 損失函數(shù)
    4.2 貨架商品樣本采集與增強
        4.2.1 樣本采集
        4.2.2 樣本增強
    4.3 商品檢測方案設(shè)計
        4.3.1 商品檢測方案
        4.3.2 商品檢測指標
    4.4 實驗與結(jié)果分析
        4.4.1 實驗設(shè)置
        4.4.2 結(jié)果與分析
    4.5 本章小結(jié)
第五章 無人超市移動機器人導航系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)
    5.1 全局路徑規(guī)劃算法研究
        5.1.1 Dijkstra全局路徑規(guī)劃算法
        5.1.2 A*全局路徑規(guī)劃算法
        5.1.3 基于A*算法的全局路徑規(guī)劃改進算法
        5.1.4全局路徑規(guī)劃仿真實驗
    5.2 局部軌跡規(guī)劃算法研究
        5.2.1 TEB軌跡規(guī)劃算法原理
        5.2.2 TEB算法的各項約束目標函數(shù)
    5.3 基于ROS的移動機器人導航系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)
        5.3.1 基于VSLAM的機器人實時位姿計算
        5.3.2 代價地圖生成
        5.3.3 導航關(guān)鍵參數(shù)配置
        5.3.4 移動機器人導航系統(tǒng)實現(xiàn)
        5.3.5 導航系統(tǒng)測試實驗
    5.4 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
致謝
參考文獻
攻讀碩士期間的研究成果


【參考文獻】：
期刊論文
[1]資本關(guān)注下的AGV市場[J]. 張穎川.  物流技術(shù)與應用. 2019(03)
[2]基于QR碼的視覺導航AGV系統(tǒng)[J]. 徐慶,徐志偉,杜曉峰.  傳感器與微系統(tǒng). 2019(02)
[3]新零售——無人超市對傳統(tǒng)零售業(yè)的沖擊與啟示[J]. 鄧文豪.  中國集體經(jīng)濟. 2018(32)
[4]倉儲作業(yè)中AGV的定位導航方法研究[J]. 陽樊,汪婷婷.  科學技術(shù)創(chuàng)新. 2018(24)
[5]基于慣導和視覺定位的AGV倉儲機器人[J]. 朱士光,張帆,張聰.  中國新技術(shù)新產(chǎn)品. 2018(03)
[6]基于柵格地圖的遺傳算法路徑規(guī)劃[J]. 徐美清,孫晨亮.  科技信息. 2011(31)
[7]基于針孔模型的雙目視覺標定誤差仿真分析[J]. 張鵬煒,張智詮,胡磊,欒勝.  電光與控制. 2009(12)
[8]初始聚類中心優(yōu)化的k-means算法[J]. 袁方,周志勇,宋鑫.  計算機工程. 2007(03)

博士論文
[1]面向機器人操作的目標檢測與抓取規(guī)劃研究[D]. 郭迪.清華大學 2016
[2]基于詞袋模型的圖像分類算法研究[D]. 吳麗娜.北京交通大學 2013

碩士論文
[1]兩輪自平衡機器人自主移動系統(tǒng)設(shè)計和應用[D]. 王泉.武漢科技大學 2018
[2]結(jié)合模板匹配與單樣本深度學習的貨架商品定位與識別技術(shù)研究[D]. 朱柳依.浙江大學 2018
[3]基于Kinect的室內(nèi)靜態(tài)SLAM研究與實現(xiàn)[D]. 陳鴻燕.北京化工大學 2017
[4]基于磁釘陣列的AGV導航系統(tǒng)設(shè)計及其路徑規(guī)劃技術(shù)研究[D]. 宋智.華中科技大學 2017
[5]移動機器人避障與軌跡規(guī)劃[D]. 余冬冬.浙江大學 2017
[6]基于RGB-D攝像機的同步定位與建圖研究[D]. 辛冠希.哈爾濱工業(yè)大學 2016
[7]基于機器視覺的自主式救援機器人的研究[D]. 周鵬程.東南大學 2016
[8]自動化立體倉庫中單AGV的路徑規(guī)劃研究與實現(xiàn)[D]. 史太露.安徽理工大學 2015



本文編號：3730596