智能制造是當今制造業(yè)在工業(yè)4.0提出之后快速發(fā)展的方向與趨勢,無論是在軍事領域還是生活服務領域以及工業(yè)物聯(lián)網領域都有重大應用。其中工業(yè)智能機器人將作為智能制造重要構成因素,一部分工業(yè)智能機器人需要其能夠自主測量周邊物體或障礙物的尺寸,完成裝配或運輸?shù)裙δ?替代人力完成具有重復性或危險性的工作,在工業(yè)生產中快速高效的完成生產任務。因此在完成任務的過程中需要其能夠判斷自身所處環(huán)境并對環(huán)境進行分析與路徑規(guī)劃。因此對工業(yè)智能機器人的自主定位與建圖算法的研究顯得尤為重要。本課題以自主定位與建圖算法為研究對象,提出了一個完整的自主定位與建圖系統(tǒng),并對其主要算法進行了比較與分析。本課題深入探究用于測量圖像采集的視覺傳感器的模型以及標定矯正過程,并對前端視覺里程計中的特征點提取與特征點匹配算法進行了詳細的比較與分析。最后通過實驗對整體定位與建圖實時性以及其精度進行了論證和分析。本課題的大體思想和主要工作如下:為了建立完整的機器人自主定位與建圖系統(tǒng),實現(xiàn)軟硬件相結合的系統(tǒng)平臺方案,本課題首先結合實際選取了適合的視覺傳感器以及機器人移動平臺作為系統(tǒng)建立的硬件基礎,其次利用ROS系統(tǒng)實現(xiàn)系統(tǒng)各模塊之間的通信和...

【文章頁數(shù)】：84 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 課題背景和研究意義
    1.2 三維重構方法研究現(xiàn)狀
        1.2.1 主動視覺三維重構方法
        1.2.2 被動視覺三維重構方法
    1.3 SLAM定位與建圖算法研究現(xiàn)狀
    1.4 本文主要研究內容
第2章 基于SLAM算法的系統(tǒng)方案設計
    2.1 引言
    2.2 同步定位與三維建圖算法框架
    2.3 機器人操控系統(tǒng)
        2.3.1 操作系統(tǒng)數(shù)據(jù)傳輸
        2.3.2 操作系統(tǒng)典型功能實現(xiàn)
    2.4 機器人移動平臺
        2.4.1 Kobuki硬件功能特性
        2.4.2 視覺傳感器
    2.5 本章小結
第3章 視覺傳感器模型及參數(shù)標定
    3.1 引言
    3.2 成像模型及參數(shù)標定
        3.2.1 相機成像模型與坐標系轉換
        3.2.2 相機參數(shù)標定
    3.3 相機標定算法
        3.3.1 相機內外參數(shù)標定算法
        3.3.2 鏡頭畸變解決方案
    3.4 標定實驗與誤差分析
    3.5 本章小結
第4章 特征點提取與匹配算法
    4.1 引言
    4.2 特征點提取算法
        4.2.1 尺度不變特征變換特征點提取方法
        4.2.2 快速魯棒特征點提取方法
        4.2.3 ORB特征提取算法
    4.3 特征匹配算法
        4.3.1 暴力匹配
        4.3.2 快速近鄰匹配
    4.4 本章小結
第5章 同步定位與三維建圖實驗與分析
    5.1 引言
    5.2 視覺里程計特征提取算法比較
    5.3 視覺里程計特征匹配算法比較
    5.4 SLAM算法性能實驗與分析
        5.4.1 SLAM算法實時性實驗與分析
        5.4.2 相機軌跡絕對誤差實驗與分析
        5.4.3 相機相對位姿誤差實驗與分析
        5.4.4 環(huán)境定位與建圖實驗與分析
    5.5 本章小結
結論
參考文獻
致謝



本文編號：4033212