基于視覺(jué)慣導(dǎo)系統(tǒng)的輪腿式仿生機(jī)器人的定位與導(dǎo)航
發(fā)布時(shí)間:2021-07-13 08:41
輪腿式仿生機(jī)器人同時(shí)具有輪式機(jī)器人的高機(jī)動(dòng)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(shí)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(gè)方面展開(kāi)了定位導(dǎo)航的研究。動(dòng)態(tài)場(chǎng)景下輪腿式仿生機(jī)器人定位算法研究。以提高高速動(dòng)態(tài)場(chǎng)景下機(jī)器人的定位精度為目標(biāo),提出基于特征點(diǎn)速度的動(dòng)態(tài)目標(biāo)檢測(cè)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(diǎn)像素速度模型,計(jì)算特征點(diǎn)速度后,通過(guò)運(yùn)動(dòng)濾波和投影濾波策略檢測(cè)出動(dòng)態(tài)目標(biāo)上的特征點(diǎn)。輪腿式仿生機(jī)器人定位算法初始化過(guò)程的優(yōu)化。針對(duì)崎嶇路面上輪腿式仿生機(jī)器人產(chǎn)生連續(xù)震動(dòng)導(dǎo)致定位算法初始化失敗問(wèn)題,提出了基于視覺(jué)慣導(dǎo)信息融合的圖像去運(yùn)動(dòng)模糊算法。研究了圖像運(yùn)動(dòng)模糊產(chǎn)生的原因以及去運(yùn)動(dòng)模糊的原理,融合IMU測(cè)量得到的信息,推導(dǎo)了圖像的運(yùn)動(dòng)模糊函數(shù),復(fù)原了初始化時(shí)產(chǎn)生運(yùn)動(dòng)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(guò)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(guò)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(guò)仿真軟件分...
【文章來(lái)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(yè)數(shù)】:74 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第1章 緒論
1.1 課題來(lái)源
1.2 課題背景及研究意義
1.3 國(guó)內(nèi)外的研究現(xiàn)狀及分析
1.3.1 視覺(jué)導(dǎo)航的仿生機(jī)器人的研究現(xiàn)狀
1.3.2 移動(dòng)機(jī)器人視覺(jué)SLAM的研究現(xiàn)狀
1.3.3 移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航方式研究現(xiàn)狀
1.4 主要研究?jī)?nèi)容
第2章 雙目相機(jī)與慣性測(cè)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(shí)驗(yàn)
2.3 慣性測(cè)量單元標(biāo)定
2.3.1 慣性測(cè)量單元標(biāo)定原理
2.3.2 慣性測(cè)量單元標(biāo)定實(shí)驗(yàn)
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(shí)驗(yàn)
2.5 本章小結(jié)
第3章 動(dòng)態(tài)場(chǎng)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(diǎn)速度的動(dòng)態(tài)目標(biāo)檢測(cè)算法
3.2.1 動(dòng)態(tài)目標(biāo)檢測(cè)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(diǎn)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(jué)慣導(dǎo)信息融合的圖像去運(yùn)動(dòng)模糊算法
3.3.1 圖像去運(yùn)動(dòng)模糊原理
3.3.2 運(yùn)動(dòng)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(guò)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(shí)驗(yàn)
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(jì)
5.2.1 機(jī)械結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
5.2.2 硬件系統(tǒng)設(shè)計(jì)
5.3 動(dòng)態(tài)場(chǎng)景下輪腿式仿生機(jī)器人定位實(shí)驗(yàn)
5.3.1 運(yùn)動(dòng)濾波離線實(shí)驗(yàn)
5.3.2 投影濾波離線實(shí)驗(yàn)
5.3.3 動(dòng)態(tài)目標(biāo)檢測(cè)實(shí)時(shí)實(shí)驗(yàn)
5.3.4 圖像去運(yùn)動(dòng)模糊實(shí)驗(yàn)
5.4 輪腿式仿生機(jī)器人導(dǎo)航實(shí)驗(yàn)
5.4.1 局部路徑規(guī)劃避障實(shí)驗(yàn)
5.4.2 全局路徑規(guī)劃導(dǎo)航實(shí)驗(yàn)
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(bào). 2015(07)
[2]磁導(dǎo)航AGV控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J]. 鄭炳坤,賴乙宗,葉峰. 自動(dòng)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(cè)技術(shù)[J]. 李牧,閆繼紅,李戈,趙杰. 哈爾濱工程大學(xué)學(xué)報(bào). 2007(09)
[5]車載導(dǎo)航儀中路徑規(guī)劃算法及其實(shí)現(xiàn)[J]. 張歆奕,吳今培,張其善. 計(jì)算機(jī)自動(dòng)測(cè)量與控制. 2001(04)
碩士論文
[1]基于ROS的慣性導(dǎo)航和視覺(jué)信息融合的移動(dòng)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(shí)的雙目視覺(jué)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(dòng)服務(wù)機(jī)器人定位與導(dǎo)航系統(tǒng)的研究與開(kāi)發(fā)[D]. 韓輊.電子科技大學(xué) 2017
[4]動(dòng)態(tài)環(huán)境下基于視覺(jué)的自運(yùn)動(dòng)估計(jì)與環(huán)境建模方法研究[D]. 彭真.浙江大學(xué) 2017
[5]基于點(diǎn)線綜合特征的雙目視覺(jué)SLAM方法[D]. 謝曉佳.浙江大學(xué) 2017
[6]基于圖優(yōu)化SLAM的移動(dòng)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(cè)算法的SLAM方法研究[D]. 余杰.浙江工業(yè)大學(xué) 2016
[8]運(yùn)動(dòng)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(hào):3281746
【文章來(lái)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(yè)數(shù)】:74 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
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摘要
Abstract
第1章 緒論
1.1 課題來(lái)源
1.2 課題背景及研究意義
1.3 國(guó)內(nèi)外的研究現(xiàn)狀及分析
1.3.1 視覺(jué)導(dǎo)航的仿生機(jī)器人的研究現(xiàn)狀
1.3.2 移動(dòng)機(jī)器人視覺(jué)SLAM的研究現(xiàn)狀
1.3.3 移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航方式研究現(xiàn)狀
1.4 主要研究?jī)?nèi)容
第2章 雙目相機(jī)與慣性測(cè)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(shí)驗(yàn)
2.3 慣性測(cè)量單元標(biāo)定
2.3.1 慣性測(cè)量單元標(biāo)定原理
2.3.2 慣性測(cè)量單元標(biāo)定實(shí)驗(yàn)
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(shí)驗(yàn)
2.5 本章小結(jié)
第3章 動(dòng)態(tài)場(chǎng)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(diǎn)速度的動(dòng)態(tài)目標(biāo)檢測(cè)算法
3.2.1 動(dòng)態(tài)目標(biāo)檢測(cè)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(diǎn)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(jué)慣導(dǎo)信息融合的圖像去運(yùn)動(dòng)模糊算法
3.3.1 圖像去運(yùn)動(dòng)模糊原理
3.3.2 運(yùn)動(dòng)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(guò)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(shí)驗(yàn)
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(jì)
5.2.1 機(jī)械結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
5.2.2 硬件系統(tǒng)設(shè)計(jì)
5.3 動(dòng)態(tài)場(chǎng)景下輪腿式仿生機(jī)器人定位實(shí)驗(yàn)
5.3.1 運(yùn)動(dòng)濾波離線實(shí)驗(yàn)
5.3.2 投影濾波離線實(shí)驗(yàn)
5.3.3 動(dòng)態(tài)目標(biāo)檢測(cè)實(shí)時(shí)實(shí)驗(yàn)
5.3.4 圖像去運(yùn)動(dòng)模糊實(shí)驗(yàn)
5.4 輪腿式仿生機(jī)器人導(dǎo)航實(shí)驗(yàn)
5.4.1 局部路徑規(guī)劃避障實(shí)驗(yàn)
5.4.2 全局路徑規(guī)劃導(dǎo)航實(shí)驗(yàn)
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(bào). 2015(07)
[2]磁導(dǎo)航AGV控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J]. 鄭炳坤,賴乙宗,葉峰. 自動(dòng)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(cè)技術(shù)[J]. 李牧,閆繼紅,李戈,趙杰. 哈爾濱工程大學(xué)學(xué)報(bào). 2007(09)
[5]車載導(dǎo)航儀中路徑規(guī)劃算法及其實(shí)現(xiàn)[J]. 張歆奕,吳今培,張其善. 計(jì)算機(jī)自動(dòng)測(cè)量與控制. 2001(04)
碩士論文
[1]基于ROS的慣性導(dǎo)航和視覺(jué)信息融合的移動(dòng)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(shí)的雙目視覺(jué)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(dòng)服務(wù)機(jī)器人定位與導(dǎo)航系統(tǒng)的研究與開(kāi)發(fā)[D]. 韓輊.電子科技大學(xué) 2017
[4]動(dòng)態(tài)環(huán)境下基于視覺(jué)的自運(yùn)動(dòng)估計(jì)與環(huán)境建模方法研究[D]. 彭真.浙江大學(xué) 2017
[5]基于點(diǎn)線綜合特征的雙目視覺(jué)SLAM方法[D]. 謝曉佳.浙江大學(xué) 2017
[6]基于圖優(yōu)化SLAM的移動(dòng)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(cè)算法的SLAM方法研究[D]. 余杰.浙江工業(yè)大學(xué) 2016
[8]運(yùn)動(dòng)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(hào):3281746
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