輪腿式仿生機(jī)器人同時具有輪式機(jī)器人的高機(jī)動性和仿生足式機(jī)器人的強(qiáng)地形適應(yīng)性,在災(zāi)后救援、野外勘探和太空探索等領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用,是機(jī)器人領(lǐng)域目前最前沿的研究之一。因此本文以實現(xiàn)輪腿式仿生機(jī)器人的自主性和智能化為研究目的,從以下幾個方面展開了定位導(dǎo)航的研究。動態(tài)場景下輪腿式仿生機(jī)器人定位算法研究。以提高高速動態(tài)場景下機(jī)器人的定位精度為目標(biāo),提出基于特征點速度的動態(tài)目標(biāo)檢測算法。建立并分析了前后圖像間的旋轉(zhuǎn)補(bǔ)償模型和特征點像素速度模型,計算特征點速度后,通過運動濾波和投影濾波策略檢測出動態(tài)目標(biāo)上的特征點。輪腿式仿生機(jī)器人定位算法初始化過程的優(yōu)化。針對崎嶇路面上輪腿式仿生機(jī)器人產(chǎn)生連續(xù)震動導(dǎo)致定位算法初始化失敗問題,提出了基于視覺慣導(dǎo)信息融合的圖像去運動模糊算法。研究了圖像運動模糊產(chǎn)生的原因以及去運動模糊的原理,融合IMU測量得到的信息,推導(dǎo)了圖像的運動模糊函數(shù),復(fù)原了初始化時產(chǎn)生運動模糊的圖像,減小了定位算法初始化失敗的概率,優(yōu)化了初始化過程。輪腿式仿生機(jī)器人導(dǎo)航算法研究�；谳喭仁椒律鷻C(jī)器人腿部高度可變,提出具有三維可通過性的局部路徑規(guī)劃算法,并研究了常用的全局路徑規(guī)劃算法。通過仿真軟件分... 

【文章來源】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】：74 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題來源
    1.2 課題背景及研究意義
    1.3 國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀及分析
        1.3.1 視覺導(dǎo)航的仿生機(jī)器人的研究現(xiàn)狀
        1.3.2 移動機(jī)器人視覺SLAM的研究現(xiàn)狀
        1.3.3 移動機(jī)器人導(dǎo)航方式研究現(xiàn)狀
    1.4 主要研究內(nèi)容
第2章 雙目相機(jī)與慣性測量單元聯(lián)合標(biāo)定
    2.1 引言
    2.2 雙目相機(jī)標(biāo)定
        2.2.1 雙目相機(jī)標(biāo)定原理
        2.2.2 雙目相機(jī)標(biāo)定實驗
    2.3 慣性測量單元標(biāo)定
        2.3.1 慣性測量單元標(biāo)定原理
        2.3.2 慣性測量單元標(biāo)定實驗
    2.4 雙目相機(jī)與IMU聯(lián)合標(biāo)定
        2.4.1 雙目相機(jī)與IMU聯(lián)合標(biāo)定原理
        2.4.2 雙目相機(jī)與IMU聯(lián)合標(biāo)定實驗
    2.5 本章小結(jié)
第3章 動態(tài)場景下輪腿式仿生機(jī)器人定位算法研究
    3.1 引言
    3.2 基于特征點速度的動態(tài)目標(biāo)檢測算法
        3.2.1 動態(tài)目標(biāo)檢測算法框架
        3.2.2 旋轉(zhuǎn)補(bǔ)償模型的建立與分析
        3.2.3 特征點速度模型的建立與分析
        3.2.4 雙重濾波策略
    3.3 基于視覺慣導(dǎo)信息融合的圖像去運動模糊算法
        3.3.1 圖像去運動模糊原理
        3.3.2 運動模糊核函數(shù)推導(dǎo)
    3.4 本章小結(jié)
第4章 基于輪腿式仿生機(jī)器人的導(dǎo)航算法研究
    4.1 引言
    4.2 輪腿式仿生機(jī)器人導(dǎo)航算法框架
    4.3 A*全局路徑規(guī)劃算法的研究
        4.3.1 A*算法原理
        4.3.2 全局路徑規(guī)劃仿真分析
    4.4 具有三維可通過性的腿部變高度局部路徑規(guī)劃算法
        4.4.1 腿部變高度局部路徑規(guī)劃算法原理
        4.4.2 局部路徑規(guī)劃仿真分析
    4.5 本章小結(jié)
第5章 輪腿式仿生機(jī)器人定位導(dǎo)航實驗
    5.1 引言
    5.2 輪腿式仿生機(jī)器人定位導(dǎo)航系統(tǒng)設(shè)計
        5.2.1 機(jī)械結(jié)構(gòu)設(shè)計
        5.2.2 硬件系統(tǒng)設(shè)計
    5.3 動態(tài)場景下輪腿式仿生機(jī)器人定位實驗
        5.3.1 運動濾波離線實驗
        5.3.2 投影濾波離線實驗
        5.3.3 動態(tài)目標(biāo)檢測實時實驗
        5.3.4 圖像去運動模糊實驗
    5.4 輪腿式仿生機(jī)器人導(dǎo)航實驗
        5.4.1 局部路徑規(guī)劃避障實驗
        5.4.2 全局路徑規(guī)劃導(dǎo)航實驗
    5.5 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]大規(guī)模環(huán)境下基于圖優(yōu)化SLAM的后端優(yōu)化方法[J]. 王忠立,趙杰,蔡鶴皋.  哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報. 2015(07)
[2]磁導(dǎo)航AGV控制系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[J]. 鄭炳坤,賴乙宗,葉峰.  自動化與儀表. 2014(03)
[3]非線性模型下的攝像機(jī)標(biāo)定[J]. 王建華,馮帆,梁偉,王惠萍.  光電子技術(shù). 2012(01)
[4]自適應(yīng)Canny算子邊緣檢測技術(shù)[J]. 李牧,閆繼紅,李戈,趙杰.  哈爾濱工程大學(xué)學(xué)報. 2007(09)
[5]車載導(dǎo)航儀中路徑規(guī)劃算法及其實現(xiàn)[J]. 張歆奕,吳今培,張其善.  計算機(jī)自動測量與控制. 2001(04)

碩士論文
[1]基于ROS的慣性導(dǎo)航和視覺信息融合的移動機(jī)器人定位研究[D]. 王德智.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2017
[2]基于標(biāo)識的雙目視覺室內(nèi)定位算法研究[D]. 林英男.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2017
[3]基于ROS的室內(nèi)移動服務(wù)機(jī)器人定位與導(dǎo)航系統(tǒng)的研究與開發(fā)[D]. 韓輊.電子科技大學(xué) 2017
[4]動態(tài)環(huán)境下基于視覺的自運動估計與環(huán)境建模方法研究[D]. 彭真.浙江大學(xué) 2017
[5]基于點線綜合特征的雙目視覺SLAM方法[D]. 謝曉佳.浙江大學(xué) 2017
[6]基于圖優(yōu)化SLAM的移動機(jī)器人導(dǎo)航方法研究[D]. 鄒謙.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2017
[7]基于ORB關(guān)鍵幀閉環(huán)檢測算法的SLAM方法研究[D]. 余杰.浙江工業(yè)大學(xué) 2016
[8]運動模糊圖像復(fù)原算法研究[D]. 王鵬飛.重慶大學(xué) 2013



本文編號：3281746