基于雙二維碼的全局視覺融合定位系統(tǒng)
發(fā)布時(shí)間:2023-10-01 21:53
本課題以全局視覺定位為核心并通過多個(gè)傳感器信息融合,基于機(jī)器人操作系統(tǒng)(ROS)框架,以移動(dòng)機(jī)器人在SLAM研究中的定位的準(zhǔn)確性與穩(wěn)定性為切入點(diǎn),減少環(huán)境中干擾因素對(duì)移動(dòng)機(jī)器人定位的影響,使得移動(dòng)機(jī)器人能夠在車間、工作間穩(wěn)定安全的工作,從而實(shí)現(xiàn)移動(dòng)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用。本文的主要做了以下幾點(diǎn)貢獻(xiàn):首先,對(duì)比移動(dòng)機(jī)器人在室內(nèi)環(huán)境中不同相機(jī)安裝位置的定位方案特性,設(shè)計(jì)了一款基于單目視覺與雙二維碼的全局視覺移動(dòng)機(jī)器人定位系統(tǒng)。利用在室內(nèi)環(huán)境中的頂部安裝固定相機(jī),將雙二維碼粘貼在機(jī)器人上,相機(jī)穩(wěn)定地識(shí)別并追蹤移動(dòng)機(jī)器人,在機(jī)器人前進(jìn)的過程中,實(shí)時(shí)估計(jì)移動(dòng)機(jī)器人的位姿并生成運(yùn)動(dòng)軌跡,并利用機(jī)器人上的雙二維碼計(jì)算系統(tǒng)位置估計(jì)的相對(duì)誤差進(jìn)行分析,從而對(duì)全局視覺定位系統(tǒng)進(jìn)行性能分析。其次,基于對(duì)全局視覺定位系統(tǒng)誤差的分析,提出了一種將全局視覺定位與里程計(jì)位姿估計(jì)結(jié)合的融合定位方法。針對(duì)傳統(tǒng)的位置測(cè)量融合方案中視覺傳感器的測(cè)量值離散、室內(nèi)光照干擾等引起的觀測(cè)結(jié)果的局部失效、傳統(tǒng)融合中固定的方差參數(shù)的不足,提出了雙二維碼方差計(jì)算全局視覺定位系統(tǒng)的置信度。另外,通過對(duì)里程計(jì)信息的測(cè)距誤差源及其優(yōu)劣的深入分析,將...
【文章頁(yè)數(shù)】:90 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
1.1 研究背景與意義
1.2 研究現(xiàn)狀
1.2.1 移動(dòng)機(jī)器人穩(wěn)定性研究現(xiàn)狀
1.2.2 視覺測(cè)量方法研究現(xiàn)狀
1.2.3 自主移動(dòng)機(jī)器人定位導(dǎo)航方法研究現(xiàn)狀
1.3 課題來源與研究?jī)?nèi)容
第二章 自主移動(dòng)機(jī)器人平臺(tái)及SLAM系統(tǒng)介紹
2.1 ROS介紹
2.2 自主移動(dòng)機(jī)器人系統(tǒng)概率模型
2.2.1 移動(dòng)機(jī)器人及運(yùn)動(dòng)模型
2.2.2 里程計(jì)預(yù)測(cè)模型
2.3 SLAM系統(tǒng)模型與改進(jìn)算法基礎(chǔ)
2.3.1 SLAM系統(tǒng)模型
2.3.2 SLAM算法改進(jìn)辦法
2.4 運(yùn)動(dòng)捕獲系統(tǒng)
2.5 本章小結(jié)
第三章 基于視覺的自主移動(dòng)機(jī)器人全局定位系統(tǒng)
3.1 引言
3.2 基于雙二維碼的定位系統(tǒng)設(shè)計(jì)與分析
3.2.1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)
3.2.2 模型分析
3.2.3 定位誤差分析
3.3 實(shí)驗(yàn)
3.3.1 針對(duì)范圍和尺寸的魯棒性分析
3.3.2 不同光照條件下的誤差
3.3.3 PES概率模型
3.4 本章小結(jié)
第四章 基于雙二維碼的全局視覺位姿估計(jì)算法
4.1 問題的提出與描述
4.2 里程計(jì)誤差分析
4.3 雙二維碼與濾波增益:改進(jìn)的位姿估計(jì)算法
4.3.1 EKF原理與算法
4.3.2 基于雙二維碼的濾波增益算法
4.4 實(shí)驗(yàn)與分析
4.5 本章小結(jié)
第五章 基于雙二維碼的全局視覺融合定位導(dǎo)航系統(tǒng)
5.1 全局視覺移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航介紹
5.2 全局視覺移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航系統(tǒng)的構(gòu)建
5.3 移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航策略
5.4 整體系統(tǒng)導(dǎo)航實(shí)驗(yàn)
5.5 本章小結(jié)
總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間發(fā)表的論文
致謝
附錄
本文編號(hào):3849494
【文章頁(yè)數(shù)】:90 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
1.1 研究背景與意義
1.2 研究現(xiàn)狀
1.2.1 移動(dòng)機(jī)器人穩(wěn)定性研究現(xiàn)狀
1.2.2 視覺測(cè)量方法研究現(xiàn)狀
1.2.3 自主移動(dòng)機(jī)器人定位導(dǎo)航方法研究現(xiàn)狀
1.3 課題來源與研究?jī)?nèi)容
第二章 自主移動(dòng)機(jī)器人平臺(tái)及SLAM系統(tǒng)介紹
2.1 ROS介紹
2.2 自主移動(dòng)機(jī)器人系統(tǒng)概率模型
2.2.1 移動(dòng)機(jī)器人及運(yùn)動(dòng)模型
2.2.2 里程計(jì)預(yù)測(cè)模型
2.3 SLAM系統(tǒng)模型與改進(jìn)算法基礎(chǔ)
2.3.1 SLAM系統(tǒng)模型
2.3.2 SLAM算法改進(jìn)辦法
2.4 運(yùn)動(dòng)捕獲系統(tǒng)
2.5 本章小結(jié)
第三章 基于視覺的自主移動(dòng)機(jī)器人全局定位系統(tǒng)
3.1 引言
3.2 基于雙二維碼的定位系統(tǒng)設(shè)計(jì)與分析
3.2.1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)
3.2.2 模型分析
3.2.3 定位誤差分析
3.3 實(shí)驗(yàn)
3.3.1 針對(duì)范圍和尺寸的魯棒性分析
3.3.2 不同光照條件下的誤差
3.3.3 PES概率模型
3.4 本章小結(jié)
第四章 基于雙二維碼的全局視覺位姿估計(jì)算法
4.1 問題的提出與描述
4.2 里程計(jì)誤差分析
4.3 雙二維碼與濾波增益:改進(jìn)的位姿估計(jì)算法
4.3.1 EKF原理與算法
4.3.2 基于雙二維碼的濾波增益算法
4.4 實(shí)驗(yàn)與分析
4.5 本章小結(jié)
第五章 基于雙二維碼的全局視覺融合定位導(dǎo)航系統(tǒng)
5.1 全局視覺移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航介紹
5.2 全局視覺移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航系統(tǒng)的構(gòu)建
5.3 移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航策略
5.4 整體系統(tǒng)導(dǎo)航實(shí)驗(yàn)
5.5 本章小結(jié)
總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間發(fā)表的論文
致謝
附錄
本文編號(hào):3849494
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