【摘要】：融合多傳感器的自主定位與導(dǎo)航技術(shù)是當(dāng)前移動(dòng)智能機(jī)器人領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)課題之一。相比于其他類型傳感器,視覺傳感器具有制造成本較低、采集視頻信息量較大且圖像直觀等優(yōu)點(diǎn)。但需解決實(shí)際運(yùn)行場景中,由于相機(jī)快速轉(zhuǎn)動(dòng)造成的圖像模糊、障礙物遮擋、純轉(zhuǎn)動(dòng)以及尺度不確定性一系列問題,導(dǎo)致的圖像特征點(diǎn)缺失、精度和魯棒性降低等問題;而IMU可以通過加速度計(jì)和陀螺儀直接測(cè)得載體的運(yùn)動(dòng)速度數(shù)據(jù)信息,為載體運(yùn)動(dòng)提供必要約束,與視覺傳感器互補(bǔ),可以有效解決運(yùn)動(dòng)載體在快速運(yùn)動(dòng)以及純轉(zhuǎn)動(dòng)下存在的問題。本文立足立體視覺與IMU融合技術(shù),旨在提高室內(nèi)移動(dòng)機(jī)器人定位導(dǎo)航的精度與魯棒性,主要研究內(nèi)容包括:1.探討了慣性測(cè)量定位基本理論。包括加速度計(jì)和陀螺儀測(cè)量理論原理、坐標(biāo)系之間的相互轉(zhuǎn)換,機(jī)器人空間姿態(tài)描述的四種方式:旋轉(zhuǎn)變換矩陣、歐拉角、旋轉(zhuǎn)向量以及四元數(shù),并進(jìn)一步研究了四種方式之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系。2.研究了視覺SLAM定位導(dǎo)航算法。首先分析了雙目立體視覺相機(jī)定位原理,建立了針孔相機(jī)模型和相機(jī)畸變模型;利用張正友棋盤式標(biāo)定法,使用MATLAB自帶標(biāo)定工具包對(duì)雙目立體相機(jī)進(jìn)行參數(shù)標(biāo)定,首先分別標(biāo)定了兩個(gè)單目相機(jī)的內(nèi)參和外參以及畸變參數(shù),再對(duì)雙目相機(jī)進(jìn)行立體標(biāo)定,確定兩個(gè)單目相機(jī)的空間對(duì)應(yīng)關(guān)系,進(jìn)而通過特征提取與匹配,構(gòu)建PnP方法,利用非線性優(yōu)化來求解相機(jī)位姿,并利用光束平差法對(duì)位姿進(jìn)行后端優(yōu)化。3.分別實(shí)現(xiàn)了基于單目視覺融合IMU和雙目立體視覺的單傳感器定位方式,采用特征匹配的方法對(duì)相鄰單幀圖像進(jìn)行特征提取與匹配,利用對(duì)極幾何算法求解相機(jī)位姿,并通過實(shí)驗(yàn)分析單傳感器在實(shí)際環(huán)境下定位失敗的原因,為本文研究雙目立體視覺融合IMU傳感器奠定基礎(chǔ)。4.深入研究了慣性與雙目立體視覺融合定位導(dǎo)航算法。探討了緊耦合和松耦合下融合數(shù)據(jù)的魯棒性和精確性,選取緊耦合作為本文融合方案;提出了一種IMU初始化方法,利用IMU預(yù)積分得到當(dāng)前幀估計(jì)下一幀相對(duì)關(guān)系,分別計(jì)算速度、陀螺儀、加速度計(jì)以及重力方向的偏差;將IMU預(yù)積分?jǐn)?shù)據(jù)與雙目視覺信息融合,構(gòu)建視覺慣性里程計(jì),聯(lián)立視覺與慣性估計(jì)誤差,通過不斷迭代優(yōu)化確定載體姿態(tài)信息。5.利用Turtlebot3移動(dòng)機(jī)器人搭載PC機(jī)和ZED雙目視覺傳感器搭建實(shí)驗(yàn)移動(dòng)平臺(tái),基于Ubuntu16.04操作系統(tǒng),建立ROS機(jī)器人操作環(huán)境,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)和圖像的可視化,再將運(yùn)行中移動(dòng)機(jī)器人位姿數(shù)據(jù)導(dǎo)出,利用MATLAB對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真分析,從實(shí)際誤差分析可得,在穩(wěn)定的室內(nèi)環(huán)境下,融合IMU與雙目立體視覺信息定位精度能達(dá)到0.04m,相比于單視覺融合IMU以及純雙目視覺具有更高的定位精度和魯棒性。
【學(xué)位授予單位】：成都理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP212;TP242
【圖文】：

相對(duì)坐標(biāo)系變換圖

圖 2-4 慣性導(dǎo)航解算圖解上圖 2-4 所示的為慣性導(dǎo)航解算過程流程圖，首先通過初始化校準(zhǔn)獲得變換矩陣的初值 (0)，陀螺儀所測(cè)量數(shù)據(jù)經(jīng)過濾波與誤差補(bǔ)償后可獲得載體的角速度 ，然后利用 與 對(duì)變換矩陣進(jìn)行修正，接著利用四元數(shù)結(jié)合初值 (0)計(jì)算得到旋轉(zhuǎn)變換矩陣 。加速度計(jì)測(cè)量后的值經(jīng)過補(bǔ)償后結(jié)合變換矩陣 即可求得載體在導(dǎo)航坐標(biāo)系下的加速度 ，從而得到載體自身運(yùn)動(dòng)姿態(tài)以及位置。另外，利用變換矩陣 還可以估算出載體的姿態(tài)。2.3 IMU 測(cè)量基礎(chǔ)理論原理介紹慣性測(cè)量單元 IMU 是由加速度計(jì)和陀螺儀構(gòu)成，本節(jié)將主要介紹這兩種核心測(cè)量元器件的理論工作原理。2.3.1 加速度計(jì)測(cè)量原理

a g = = 質(zhì)量所受的非引用外力 f 為比力。為了獲取基座較為準(zhǔn)確要對(duì)加速度計(jì)輸出數(shù)據(jù)做容差處理。對(duì)公式（2-2）轉(zhuǎn)換 = 阻 a 逐漸變小，使得-ma+F阻=0，此時(shí) x 為 0，加速度卻不為有輸出。加速度計(jì)的精度由其靈敏閥描述，即加速度計(jì)可值，其動(dòng)態(tài)特性是由自身自然頻率體現(xiàn)出來的，假設(shè)其自 = √ 小是根據(jù)實(shí)際應(yīng)用要求來確定的，取值范圍一般在 10~100來后，加速度計(jì)的頻率范圍就確定了。

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