【摘要】：臨場(chǎng)移動(dòng)機(jī)器人可代替人去查看和感知遠(yuǎn)程環(huán)境。本文根據(jù)應(yīng)用于室內(nèi)環(huán)境的臨場(chǎng)移動(dòng)機(jī)器人的功能需求,設(shè)計(jì)了基于ROS(機(jī)器人操作系統(tǒng))的臨場(chǎng)移動(dòng)機(jī)器人控制系統(tǒng);并搭建了一款臨場(chǎng)移動(dòng)機(jī)器人進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)研究,驗(yàn)證了控制系統(tǒng)方案是可行的。本文搭建的臨場(chǎng)移動(dòng)機(jī)器人實(shí)驗(yàn)平臺(tái)為兩輪差速驅(qū)動(dòng),主要傳感器為Kinect傳感器和編碼器,上位機(jī)為筆記本電腦,下位機(jī)為Beaglebone Black開(kāi)源控制器,遠(yuǎn)程控制平臺(tái)為任意連接入網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算機(jī)。臨場(chǎng)移動(dòng)機(jī)器人控制系統(tǒng)基于開(kāi)源的操作系統(tǒng)Ubuntu和ROS搭建,使用開(kāi)源的OpenCV庫(kù)進(jìn)行視覺(jué)圖像處理,成本低、通用性強(qiáng)、易于進(jìn)行功能拓展和修改。使用Kinect傳感器和編碼器數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)了機(jī)器人的SLAM(同時(shí)定位與制圖)。依據(jù)Kinect傳感器的數(shù)據(jù)搭建了視覺(jué)里程計(jì)模型。使用擴(kuò)展卡爾曼濾波融合編碼器里程數(shù)據(jù)和視覺(jué)里程計(jì)的數(shù)據(jù)以提高機(jī)器人定位精度。在實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行了SLAM實(shí)驗(yàn)生成了實(shí)驗(yàn)室的環(huán)境地圖,分析SLAM生成的運(yùn)動(dòng)軌跡,驗(yàn)證了機(jī)器人定位精度是滿(mǎn)足本文要求的。實(shí)現(xiàn)了機(jī)器人對(duì)特定人員的識(shí)別與追蹤。首先通過(guò)人臉識(shí)別出特定人員,并對(duì)該人員進(jìn)行視覺(jué)跟蹤。在視覺(jué)跟蹤過(guò)程中,如可檢測(cè)到該人員的身體,即將對(duì)人臉的視覺(jué)跟蹤更新為對(duì)人體的視覺(jué)跟蹤。結(jié)合使用Camshift跟蹤算法和卡爾曼濾波算法提高視覺(jué)跟蹤的魯棒性。然后根據(jù)Kinect深度數(shù)據(jù)確定視覺(jué)跟蹤目標(biāo)的位置。最后根據(jù)位置信息和SLAM生成的地圖進(jìn)行路徑規(guī)劃,實(shí)現(xiàn)機(jī)器人對(duì)人員的動(dòng)態(tài)追蹤。在實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行人員識(shí)別與追蹤實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了本文設(shè)計(jì)的臨場(chǎng)移動(dòng)機(jī)器人控制系統(tǒng)可對(duì)特定人員進(jìn)行識(shí)別與追蹤。
【學(xué)位授予單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：TP242
【圖文】：

（3）僅使用 Kinect 傳感器和編碼器數(shù)據(jù)即可實(shí)人臉識(shí)別識(shí)別出特定人員，并可對(duì)該人員進(jìn)行實(shí)時(shí)追的發(fā)展現(xiàn)狀人技術(shù)綜合應(yīng)用了傳感器融合、運(yùn)動(dòng)控制、電子通信等防、看護(hù)、救災(zāi)及軍事等領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景[4]。在移動(dòng)式機(jī)器人平臺(tái)上投入了大量精力，產(chǎn)生了諸多成局發(fā)射的“好奇號(hào)”火星探測(cè)器通過(guò)安裝在桅桿上的 3人員規(guī)劃行動(dòng)路線(xiàn)，通過(guò)安裝在機(jī)器人本體四個(gè)角的避物。“好奇號(hào)”能在軟件的幫助下借助視覺(jué)傳感器，規(guī)路線(xiàn)[5]。動(dòng)無(wú)人駕駛汽車(chē)（如圖 1.1）實(shí)現(xiàn)了不需駕駛者就能自過(guò)激光測(cè)距儀和雷達(dá)檢測(cè)與周?chē)矬w的距離，通過(guò)立的潛在威脅，通過(guò) GPS 確定自己的地理位置，通過(guò)編前,谷歌全自動(dòng)無(wú)人駕駛汽車(chē)已經(jīng)自主行駛了超過(guò) 130 萬(wàn)

圖 1.2 玉兔號(hào)月球車(chē)Fig 1.2 Jade Rabbit moon rover合作研制的無(wú)人駕駛汽車(chē)綜合利用視覺(jué)、聽(tīng)、智能決策與控制。目前，其測(cè)試行駛速度 THMR-V 機(jī)器人采用了光電編碼器、磁。在進(jìn)行局部路徑規(guī)劃和導(dǎo)航時(shí) THMR-V的信息進(jìn)行定位；在全局路徑規(guī)劃與導(dǎo)航時(shí)磁羅盤(pán)信息定位所產(chǎn)生的累積誤差進(jìn)行修正學(xué)工程公司的大狗機(jī)器人和 Atlas 機(jī)器人（出代表。他們具有全地形的優(yōu)勢(shì)，但是目前積的推廣。

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