隨著現(xiàn)代機器人技術的發(fā)展,人們開始考慮在商場、醫(yī)院、餐廳等場景部署移動機器人來減輕工作人員的壓力。而在這些場景執(zhí)行任務時,要求移動機器人順利抵達目的地的同時,盡量減少對周邊環(huán)境和行人的影響,避免侵犯到行人的運動空間。這需要移動機器人主動獲取行人的位置信息和運動狀態(tài),考慮與行人的交互作用,主動避讓行人,安全高效地融入到行人運動環(huán)境中。本文針對室內行人運動環(huán)境下的移動機器人行人檢測追蹤以及導航避障問題進行研究,并且基于ROS機器人操作系統(tǒng)編程實現(xiàn)進行驗證,其主要內容如下:（1）對Turtlebot移動機器人平臺進行改造,通過搭載ASUS Xtion深度相機和Hokuyo激光來獲得環(huán)境的二維和三維信息。接著對它們進行標定,矯正相機畸變的同時確定了兩者相對位置關系。（2）為了移動機器人能夠在無GPU加速情況下實時且準確地獲取行人信息,提出一種基于激光和深度相機的在線聯(lián)合檢測方法。首先對深度相機采集的點云進行分區(qū),去除冗余信息后投影到地面,提取行人區(qū)域。將行人區(qū)域投影回深度圖中,提取區(qū)域輪廓局部最大值,用于快速定位模板的匹配位置進行行人檢測。該方法有效地減少了深度圖的冗余信息,提高了檢測效率。然... 

【文章來源】：福州大學福建省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：71 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖２－１新型移動機器人平臺??

２、激光傳感器簡介??圖２－３為日本ＨＯＫＵＹＯ公司制造的激光傳感器（型號為ＵＲＧ－０４ＬＸ－ＵＧ０），具體性能參數(shù)見表２－１。??Ｗ??圖２－３激光傳感器實物圖???表?２－１?ＵＲＧ－０４ＬＸ－ＵＧ０１?性能參數(shù)????屬性?測量范圍?精度?角度分辨率?掃描時間??余軌?２０－５６００ｍｍ?６０ｍｍ－１，０００ｍｍ：±３０ｍｍ?０．３６°?１００??身數(shù)?２４０。?ｌ，０００－４，０９５ｍｍ：３％?測量距離（３６０７１，０２４）?ｍｓ／ｓｃａｎ??

（ａ）?Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ?Ｋｉｎｅｃｔ?（ｂ）?ＡＳＵＳ?Ｘｔｉｏｎ?Ｐｒｏ?Ｌｉｖｅ??圖２－２深度相機實物圖??２、激光傳感器簡介??圖２－３為日本ＨＯＫＵＹＯ公司制造的激光傳感器（型號為ＵＲＧ－０４ＬＸ－ＵＧ０１??２Ｄ），具體性能參數(shù)見表２－１。??Ｗ??圖２－３激光傳感器實物圖????表?２－１?ＵＲＧ－０４ＬＸ－ＵＧ０１?性能參數(shù)????屬性?測量范圍?精度?角度分辨率?掃描時間??余軌?２０－５６００ｍｍ?６０ｍｍ－１，０００ｍｍ：±３０ｍｍ?０．３６°?１００??身數(shù)?２４０。?ｌ，０００－４，０９５ｍｍ：３％?測量距離（３６０７１，０２４）?ｍｓ／ｓｃａｎ??２．１．２?ＡＳＵＳ?Ｘｔｉｏｎ的內參標定??１、相機標定原理簡介??ＡＳＵＳ?Ｘｔｉｏｎ中的彩色相機模型可以使用小孔成像模型來進行描述，相機成??像原理圖如圖２－４所示。??相機坐標系??Ｐｍ（ｘ，ｙ）?Ｙｃ＊?Ａ??乂?Ｙ?５ｃ??ｘ?ｆ?＞??Ａ?？ｙ??Ｐ（Ｘ，Ｙ）??成像平面??物體平面??圖２－４相機成像原理圖??制造和裝配難免會產生各類誤差，因此相機難免會存在非線性畸變。為了修??８??

【參考文獻】：
博士論文
[1]復雜交通場景中基于視頻的行人檢測與跟蹤若干關鍵問題研究[D]. 張陽.華南理工大學 2013

碩士論文
[1]基于激光的行人腿部特征信息提取[D]. 趙艷梅.首都師范大學 2007



本文編號：3061096