【摘要】：服務(wù)機(jī)器人因能滿足日益增長(zhǎng)的家庭生活需要,滿足解決人口老齡化等問(wèn)題的需要,受到廣泛的關(guān)注。與人共融的移動(dòng)服務(wù)機(jī)器人,作為機(jī)器人的典型代表,在家庭服務(wù)、迎賓導(dǎo)購(gòu)、社區(qū)安防、物流配送等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。但是,此類機(jī)器人中以環(huán)境感知與人機(jī)交互為代表的核心技術(shù),在面向真實(shí)復(fù)雜場(chǎng)景使用時(shí),仍然存在實(shí)現(xiàn)成本、易用性、穩(wěn)定性等各方面的問(wèn)題。如何克服低成本傳感的數(shù)據(jù)質(zhì)量差、不穩(wěn)定等問(wèn)題,從而實(shí)現(xiàn)低成本、高可靠、高穩(wěn)定的定位導(dǎo)航、人體檢測(cè)與交互技術(shù),仍然需要在理論算法方面實(shí)現(xiàn)突破。本文以與人共融的移動(dòng)服務(wù)機(jī)器人為對(duì)象,以低成本激光雷達(dá)和攝像頭作為主要傳感器數(shù)據(jù)輸入,研究實(shí)現(xiàn)低成本激光雷達(dá)的掃描匹配核心算法,以及多傳感器融合的建圖與定位技術(shù),構(gòu)建可用于路徑規(guī)劃與快速重定位的地圖。并在此基礎(chǔ)上,進(jìn)一步的研究機(jī)器人的全方位的人體感知與探知技術(shù),為機(jī)器人實(shí)現(xiàn)與人共融的服務(wù)奠定基礎(chǔ)。本文的主要研究?jī)?nèi)容與主要貢獻(xiàn)在于:(1)面向低成本激光雷達(dá)噪聲大、刷新率低、采用傳統(tǒng)方法容易匹配丟失等問(wèn)題,對(duì)低成本激光雷達(dá)的數(shù)據(jù)匹配問(wèn)題開(kāi)展了研究。(a)低成本激光雷達(dá)很容易發(fā)生的“缺失數(shù)據(jù)”,傳統(tǒng)方法都是直接丟棄;本文這里首次指出,這類“缺失數(shù)據(jù)”同樣蘊(yùn)含特定場(chǎng)景信息,并提出了一種“缺失數(shù)據(jù)”特征的提取與比對(duì)算法,通過(guò)該算法,可以快速估算機(jī)器人的方向,進(jìn)而提升匹配的運(yùn)算速度與可靠性。(b)提出并改進(jìn)了一種基于傅里葉變換的激光圖像匹配的方法,該方法結(jié)合了缺失數(shù)據(jù)特征匹配、傅里葉變換圖像匹配以及ICP(Iterative Closest Point)匹配,最終實(shí)現(xiàn)了快速穩(wěn)定的、能適應(yīng)較大噪聲以及較大偏差的低成本激光掃描數(shù)據(jù)的匹配方法。該方法可以為采用低成本激光雷達(dá)的同步定位與建圖(Simultaneous Localization And Mapping,SLAM)技術(shù)的實(shí)現(xiàn)提供有效支撐。(2)針對(duì)單一低成本激光雷達(dá)建圖存在的誤差累計(jì)過(guò)快、容易閉環(huán)失敗的問(wèn)題,提出并實(shí)現(xiàn)了一種激光和視覺(jué)結(jié)合的圖優(yōu)化SLAM算法方案。(a)在該方案中,基于新構(gòu)建的激光-視覺(jué)信息聯(lián)合誤差函數(shù),能夠有效的減少單一激光或者單一視覺(jué)失敗導(dǎo)致的匹配不穩(wěn)定問(wèn)題;同時(shí),通過(guò)引入視覺(jué)特征的BoW(Bag of Words)匹配與激光數(shù)據(jù)匹配作為回環(huán)檢測(cè)與匹配手段,也大大的提升了全局回環(huán)優(yōu)化的穩(wěn)定性與可靠性,進(jìn)而大幅度提升了全局地圖構(gòu)建的可靠性。(b)在激光和視覺(jué)結(jié)合的SLAM系統(tǒng)中,我們進(jìn)一步的提出了一種新的2.5D地圖的構(gòu)建形式與快速重定位算法,該地圖同時(shí)包含稠密二維柵格障礙信息與稀疏空間特征點(diǎn)信息;針對(duì)不同視角同一位置的特征變化問(wèn)題,創(chuàng)新性的提出允許用多個(gè)特征詞組表示同一位置/物體的表達(dá)方式;基于該地圖,可以在不增加過(guò)多運(yùn)算存儲(chǔ)的基礎(chǔ)上,同時(shí)實(shí)現(xiàn)路徑規(guī)劃與快速重定位。該方法為機(jī)器人在實(shí)際多人干擾場(chǎng)景下的實(shí)用提供了解決辦法。(3)針對(duì)機(jī)器人對(duì)人的全方位探測(cè)與定位問(wèn)題,提出并實(shí)現(xiàn)了一種結(jié)合地圖、多種傳感器人體探測(cè)定位算法。在該算法中,針對(duì)機(jī)器人傳感器視野之外無(wú)法檢測(cè)人體的問(wèn)題,提出了一種基于共享視覺(jué)的人體檢測(cè)方法,通過(guò)人體佩戴無(wú)線圖像傳感器采集的人所在位置場(chǎng)景信息,機(jī)器人將該圖像與特征地圖關(guān)鍵幀進(jìn)行匹配,實(shí)現(xiàn)超出視野范圍的人體定位;在中近距離,基于激光雷達(dá)采集的數(shù)據(jù),與地圖進(jìn)行比對(duì),篩選人體候選區(qū)域,進(jìn)而結(jié)合分類器進(jìn)行人體的辨別,最終,機(jī)器人通過(guò)自主移動(dòng)通過(guò)圖像傳感器檢測(cè)定位人體,并實(shí)現(xiàn)交互。該方法為機(jī)器人實(shí)現(xiàn)有人環(huán)境下的與人共融與互動(dòng)提供了基礎(chǔ)。
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)科學(xué)院大學(xué)(中國(guó)科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP242;TN958.98
【圖文】：

1.1 研究背景和意義1.1.1 服務(wù)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展背景與趨勢(shì)服務(wù)機(jī)器人因能滿足日益增長(zhǎng)的家庭生活需要，滿足解決人口老齡化等問(wèn)題的需要，相關(guān)技術(shù)與市場(chǎng)正在飛速發(fā)展。美國(guó)微軟公司的創(chuàng)始人比爾蓋茨曾經(jīng)發(fā)表預(yù)言認(rèn)為：機(jī)器人是新的巨大產(chǎn)業(yè)，它將重復(fù)個(gè)人電腦崛起的道路。在過(guò)去的二三十年里，機(jī)器人的發(fā)展非常迅猛，而且正在從簡(jiǎn)單、靜態(tài)、結(jié)構(gòu)化的工業(yè)環(huán)境轉(zhuǎn)向復(fù)雜、動(dòng)態(tài)、非結(jié)構(gòu)化的家庭、辦公、社區(qū)環(huán)境。從國(guó)家戰(zhàn)略發(fā)展角度來(lái)看，中國(guó)在繼德國(guó)提出工業(yè) 4.0 戰(zhàn)略和美國(guó)發(fā)布《先進(jìn)制造業(yè)國(guó)家戰(zhàn)略計(jì)劃》之后，于 2015 年頒布了《中國(guó)制造 2025》。這些戰(zhàn)略和規(guī)劃從國(guó)家戰(zhàn)略的高度推動(dòng)制造業(yè)向著高端智能化邁進(jìn)。

與人共融移動(dòng)服務(wù)機(jī)器人的導(dǎo)航與交互關(guān)鍵技術(shù)研究漲，老齡服務(wù)需求急劇上升。服務(wù)機(jī)器人因能滿足日益增長(zhǎng)的家庭生活需要公眾服務(wù)需要，應(yīng)對(duì)人力成本上漲問(wèn)題，解決人口老齡化問(wèn)題等的需要，將擁龐大的市場(chǎng)，如圖 1.1 所示。服務(wù)機(jī)器人作為一個(gè)嶄新的產(chǎn)業(yè)正在崛起。與此同時(shí)，服務(wù)機(jī)器人市場(chǎng)與求也在快速增長(zhǎng)，根據(jù)國(guó)際機(jī)器人聯(lián)合會(huì)的最新市場(chǎng)預(yù)測(cè)，到 2020 年，全球務(wù)機(jī)器人的市場(chǎng)總的規(guī)模將達(dá)到約 600 億美元。在個(gè)人服務(wù)、公共服務(wù)、康復(fù)助、助老助殘等領(lǐng)域，各種不同種類的機(jī)器人也在飛速應(yīng)用發(fā)展，成為方便大生活、緩解勞動(dòng)力成本上漲、提升服務(wù)質(zhì)量的有力助手。面向消費(fèi)者的服務(wù)機(jī)人在近些年快速崛起，掃地機(jī)器人、無(wú)人機(jī)、平衡車等新興僅數(shù)年的產(chǎn)品，已形成了不小的產(chǎn)業(yè)，在國(guó)內(nèi)已經(jīng)促進(jìn)發(fā)展了優(yōu)必選、大疆、科沃斯、納恩博等名服務(wù)機(jī)器人企業(yè)，如圖 1.2 所示。

圖 1.3 PR2 機(jī)器人Figure 1.3 PR2 Robot 保安機(jī)器人：它由日本綜合警衛(wèi)保障公司研發(fā)推出機(jī)器人。該機(jī)器人由輪式驅(qū)動(dòng)，同樣裝有多個(gè)攝像紅外等多種傳感器，甚至可以配備滅火器。該機(jī)器，如樓宇自動(dòng)巡邏、刷門(mén)禁卡等等。這款機(jī)器人雖然高，維護(hù)使用不便利，仍然以租賃的形式應(yīng)用，所示：

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前1條

1 李應(yīng)彬;馮杰;張華熊;李晨勤;;基于改進(jìn)雙邊濾波的Kinect深度圖像空洞修復(fù)算法研究[J];工業(yè)控制計(jì)算機(jī);2013年11期

本文編號(hào)：2777056