【摘要】：實(shí)時(shí)定位與地圖構(gòu)建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)技術(shù)一直是移動(dòng)機(jī)器人在未知環(huán)境中進(jìn)行自身定位與環(huán)境認(rèn)知領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)�；贙inect的視覺(jué)SLAM技術(shù)因其含有大量的圖像信息,能夠準(zhǔn)確感知環(huán)境信息且具有低廉的價(jià)格而被廣泛研究。本課題主要研究?jī)?nèi)容包括機(jī)器人移動(dòng)平臺(tái)的搭建、基于Kinect深度誤差約束的平面特征點(diǎn)提取與位姿估計(jì)方法、基于詞袋模型的回環(huán)檢測(cè)及位姿優(yōu)化、SLAM過(guò)程中的位姿丟失恢復(fù)方法設(shè)計(jì)以及相關(guān)實(shí)驗(yàn)研究。本文首先搭建機(jī)器人運(yùn)行的移動(dòng)平臺(tái),包括硬件電路、軟件控制。機(jī)器人系統(tǒng)底層采用基于ARM處理器的硬件電路設(shè)計(jì),負(fù)責(zé)處理底層數(shù)據(jù)以及與上位機(jī)的通信;在機(jī)器人運(yùn)行的移動(dòng)平臺(tái)中增設(shè)智能語(yǔ)音控制,實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音對(duì)話與機(jī)器人移動(dòng)控制;在上位機(jī)系統(tǒng)中,搭建ROS系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)各個(gè)節(jié)點(diǎn)中消息共享。其次,針對(duì)Kinect相機(jī)獲取的深度誤差隨著距離的增大而增大的問(wèn)題,在SLAM系統(tǒng)中,研究基于Kinect深度誤差約束的特征點(diǎn)提取與位姿估計(jì)方法。利用深度誤差函數(shù),增加所提取平面特征的內(nèi)點(diǎn)數(shù)量,同時(shí)根據(jù)平面參數(shù)對(duì)平面中的點(diǎn)云進(jìn)行深度優(yōu)化;在位姿估計(jì)中,根據(jù)深度誤差函數(shù)設(shè)置動(dòng)態(tài)權(quán)重因子,減少遠(yuǎn)距離特征點(diǎn)在位姿估計(jì)中所占的權(quán)重,并進(jìn)行仿真驗(yàn)證。然后,在SLAM的回環(huán)檢測(cè)中,對(duì)相似環(huán)境下容易發(fā)生假回環(huán)的問(wèn)題,研究基于相似環(huán)境下假回環(huán)剔除的位姿優(yōu)化方法。利用運(yùn)動(dòng)估計(jì)中內(nèi)點(diǎn)數(shù)量和運(yùn)動(dòng)閾值增加對(duì)候選回環(huán)幀校驗(yàn),以及在位姿優(yōu)化過(guò)程中利用卡方分布,檢測(cè)回環(huán)族群約束一致性,剔除錯(cuò)誤回環(huán)約束。在建圖過(guò)程中,機(jī)器人會(huì)因相機(jī)發(fā)生遮擋或其他原因產(chǎn)生無(wú)法估計(jì)當(dāng)前位姿的問(wèn)題,針對(duì)此情況,研究基于ROS里程計(jì)的位姿恢復(fù)方法,使用ROS里程計(jì)建立丟失前關(guān)鍵幀與恢復(fù)后關(guān)鍵幀的位姿約束。最后,為了驗(yàn)證本文設(shè)計(jì)的移動(dòng)平臺(tái)以及在SLAM中的基于Kinect深度信息的特征點(diǎn)提取與位姿估計(jì)方法、改進(jìn)回環(huán)檢測(cè)和運(yùn)動(dòng)優(yōu)化算法的可行性,對(duì)各個(gè)模塊分別進(jìn)行實(shí)驗(yàn)研究。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明本文設(shè)計(jì)的方法可以減少SLAM過(guò)程中的基于Kinect深度優(yōu)化的位姿估計(jì)誤差、提高相似環(huán)境下的回環(huán)檢測(cè)和位姿優(yōu)化的準(zhǔn)確性以及實(shí)現(xiàn)基于ROS里程信息的位姿恢復(fù)。
【圖文】：

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文很廣，比如在餐廳進(jìn)行送餐、在日常生活中從洗碗到洗衣服、協(xié)助老年人或者殘疾人獨(dú)立生活等。（3）PAL Robotics 的 Reem[5]2010 年 PAL Robotics 推出的第一個(gè)商業(yè)版本的 Reem 服務(wù)機(jī)器人,主要用于購(gòu)物中心以及機(jī)場(chǎng)等人流量大的場(chǎng)所，可以實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)環(huán)境下的自主導(dǎo)航，如圖 1-1c)所示。Reem 完全仿照人的外形尺寸進(jìn)行制作，身高 1.7m，體重 100Kg，可以招待客人，提供動(dòng)態(tài)咨詢服務(wù)，也可以用多種語(yǔ)言進(jìn)行演講或者對(duì)一個(gè)產(chǎn)品做講解。Reem 能夠完全自主的進(jìn)行導(dǎo)航在使用時(shí)，可以使用遙控器遠(yuǎn)程操控 Reem，也可以讓 Reem 進(jìn)行地圖構(gòu)建，根據(jù)目的地的位置進(jìn)行路徑規(guī)劃，尋找最短路線，并進(jìn)行避障處理。

epper 服務(wù)機(jī)器人 b) PR2 服務(wù)機(jī)器人 c) Reem 服圖 1-1 著名服務(wù)機(jī)器人ioneer-AT 和 PowerBot[6]為了更好的培育患有alsy，CP）的嬰兒以及初學(xué)走路的孩子，Agrawal 等人研損的、可以進(jìn)行康復(fù)的移動(dòng)機(jī)器人，如圖 1-2 所示。該雷達(dá)，用于實(shí)時(shí)定位機(jī)器人的位置，記錄康復(fù)訓(xùn)練案例遙桿，，通過(guò)遙桿控制機(jī)器人的移動(dòng)方向，訓(xùn)練孩子的認(rèn)可對(duì)不同的康復(fù)內(nèi)容進(jìn)行訓(xùn)練。
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP242

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前1條

1 姜山;服務(wù)機(jī)器人[J];機(jī)器人技術(shù)與應(yīng)用;2004年02期

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前3條

1 龍超;基于Kinect和視覺(jué)詞典的三維SLAM算法研究[D];浙江大學(xué);2016年

2 王富;未知環(huán)境中移動(dòng)機(jī)器人定位與建圖技術(shù)的研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2013年

3 應(yīng)鵬;室內(nèi)機(jī)器人平臺(tái)設(shè)計(jì)及SLAM研究[D];浙江大學(xué);2010年

本文編號(hào)：2521746