足式機(jī)器人與輪式、履帶等機(jī)器人相比具備非連續(xù)運(yùn)動特點(diǎn),在軍事行動、搶險救援等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。自美國波士頓動力公司的四足機(jī)器人Big Dog和Little Dog問世以來,全世界掀起了四足機(jī)器人研究熱潮。四足機(jī)器人由于其自身構(gòu)型特點(diǎn)及運(yùn)動形式,使得在崎嶇復(fù)雜地形環(huán)境下行走極具挑戰(zhàn)性。本文針對四足機(jī)器人在崎嶇復(fù)雜地形條件下自主導(dǎo)航的需要,深入研究基于光傳輸時間（Time Of Flight,TOF）三維激光相機(jī)的地形感知算法及借助地形信息規(guī)劃四足機(jī)器人運(yùn)動步態(tài)的算法,為提高四足機(jī)器人在復(fù)雜環(huán)境下運(yùn)動性能提供解決方案。四足機(jī)器人根據(jù)TOF相機(jī)采集的三維點(diǎn)云地圖來規(guī)劃步態(tài),一幀點(diǎn)云視野較小,無法滿足導(dǎo)航需要。從拼接兩幀在不同位置采集的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)入手,在充分分析TOF相機(jī)優(yōu)勢的基礎(chǔ)上,研究基于灰度圖像的兩幀三維點(diǎn)云拼接算法。預(yù)處理灰度圖像,提高圖像的對比度后,研究尺度不變特征點(diǎn)提取和匹配算法及無效三維特征對濾除算法;根據(jù)三維特征對估計(jì)與兩幀點(diǎn)云相關(guān)的初始相對位姿,在此基礎(chǔ)上研究基于迭代最近點(diǎn)算法的兩幀三維點(diǎn)云拼接。機(jī)器人運(yùn)動過程中通過采集TOF數(shù)據(jù)對機(jī)器人六自由度位姿進(jìn)行定位,連續(xù)采集... 

【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)】：162 頁

【學(xué)位級別】：博士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 課題來源
    1.2 研究的目的及意義
    1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.3.1 同時定位和地圖構(gòu)建研究現(xiàn)狀
        1.3.2 面向足式機(jī)器人的視覺導(dǎo)航算法研究現(xiàn)狀
        1.3.3 四足機(jī)器人靜步態(tài)規(guī)劃研究現(xiàn)狀
        1.3.4 研究現(xiàn)狀總結(jié)
    1.4 本文主要研究內(nèi)容
第2章 基于灰度圖像的兩幀TOF點(diǎn)云拼接算法研究
    2.1 引言
    2.2 TOF數(shù)據(jù)預(yù)處理
        2.2.1 灰度圖像預(yù)處理
        2.2.2 點(diǎn)云數(shù)據(jù)預(yù)處理
    2.3 三維尺度不變特征對生成
        2.3.1 二維尺度不變特征對匹配
        2.3.2 無效三維特征對濾除
    2.4 特征對提供初值的迭代點(diǎn)云拼接算法
    2.5 兩幀點(diǎn)云數(shù)據(jù)拼接實(shí)驗(yàn)研究
        2.5.1 真實(shí)數(shù)據(jù)采集實(shí)驗(yàn)研究
        2.5.2 融合多曝光時間數(shù)據(jù)以降低深度測量誤差實(shí)驗(yàn)
        2.5.3 拼接兩幀三維點(diǎn)云實(shí)驗(yàn)
        2.5.4 統(tǒng)計(jì)ICP迭代收斂性
    2.6 本章小結(jié)
第3章 基于分層索引結(jié)構(gòu)的TOF相機(jī)位姿優(yōu)化算法研究
    3.1 引言
    3.2 基于三維特征的分層索引結(jié)構(gòu)建立
        3.2.1 生成三維點(diǎn)集合對－－第一層索引
        3.2.2 劃分三維點(diǎn)集合－－第二層索引
        3.2.3 幀間配準(zhǔn)流程
    3.3 基于分層索引的相對位姿精度閉式估計(jì)
        3.3.1 構(gòu)造隱式函數(shù)
        3.3.2 計(jì)算相對位姿協(xié)方差矩陣
        3.3.3 評價位姿變換精度
    3.4 基于分層索引的圖結(jié)構(gòu)位姿優(yōu)化
        3.4.1 用圖結(jié)構(gòu)來表示多幀數(shù)據(jù)
        3.4.2 調(diào)整絕對位姿以滿足相對位姿約束
        3.4.3 線性化兩視角之間的相對位姿
    3.5 位姿優(yōu)化實(shí)驗(yàn)研究
        3.5.1 閉式估計(jì)位姿精度實(shí)驗(yàn)
        3.5.2 基于圖結(jié)構(gòu)算法的位姿優(yōu)化實(shí)驗(yàn)
    3.6 本章小結(jié)
第4章 基于專家學(xué)習(xí)的落足點(diǎn)擇優(yōu)算法研究
    4.1 引言
    4.2 四足機(jī)器人模型
        4.2.1 DH參數(shù)模型
        4.2.2 默認(rèn)落足點(diǎn)位置計(jì)算
    4.3 落足點(diǎn)代價函數(shù)學(xué)習(xí)研究
        4.3.1 計(jì)算足端地形特征
        4.3.2 落足點(diǎn)選擇目標(biāo)
        4.3.3 落足點(diǎn)代價函數(shù)定義
        4.3.4 學(xué)習(xí)權(quán)值向量
    4.4 仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
        4.4.12.5D高程地圖法向量和曲率計(jì)算仿真
        4.4.2 落足點(diǎn)代價值計(jì)算仿真
    4.5 本章小結(jié)
第5章 基于地形感知的四足機(jī)器人靜步態(tài)規(guī)劃研究
    5.1 引言
    5.2 四足機(jī)器人靜步態(tài)規(guī)劃流程
        5.2.1 周期性靜步態(tài)規(guī)劃算法
        5.2.2 自由靜步態(tài)規(guī)劃流程
    5.3 啟發(fā)式搜索二維體心路徑
        5.3.1 機(jī)體處地形代價地圖建立
        5.3.2 默認(rèn)落足點(diǎn)處柵格平均代價地圖建立
        5.3.3 在代價地圖上搜索二維體心路徑
    5.4 靜步態(tài)序列搜索算法
        5.4.1 標(biāo)準(zhǔn)靜步態(tài)規(guī)劃算法
        5.4.2 運(yùn)動過程碰撞檢測算法
        5.4.3 多步靜步態(tài)序列遞歸回溯搜索
    5.5 靜步態(tài)規(guī)劃仿真實(shí)驗(yàn)
        5.5.1 平坦地形機(jī)器人標(biāo)準(zhǔn)靜步態(tài)行走實(shí)驗(yàn)
        5.5.2 結(jié)構(gòu)化地形機(jī)器人標(biāo)準(zhǔn)靜步態(tài)行走實(shí)驗(yàn)
        5.5.3 非規(guī)則崎嶇地形機(jī)器人標(biāo)準(zhǔn)靜步態(tài)行走實(shí)驗(yàn)
    5.6 本章小結(jié)
第6章 四足機(jī)器人靜步態(tài)規(guī)劃實(shí)驗(yàn)研究
    6.1 引言
    6.2 實(shí)驗(yàn)平臺搭建
        6.2.1 四足機(jī)器人平臺
        6.2.2 實(shí)驗(yàn)控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
        6.2.3 標(biāo)定TOF相機(jī)與機(jī)器人之間位姿
    6.3 半物理實(shí)驗(yàn)研究
    6.4 四足機(jī)器人直線行走實(shí)驗(yàn)
    6.5 四足機(jī)器人崎嶇地面行走實(shí)驗(yàn)
    6.6 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
附錄A 四足機(jī)器人與TOF相機(jī)標(biāo)定過程參數(shù)
    A.1 Marker點(diǎn)在Omid? XYZ坐標(biāo)系下的三維坐標(biāo)
    A.2 Marker點(diǎn)在OT OF? XYZ坐標(biāo)系下的三維坐標(biāo)
    A.3 標(biāo)定架到相機(jī)的位姿變換
攻讀博士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其他成果
致謝
個人簡歷


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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[3]基于單目視覺的目標(biāo)識別與定位研究[D]. 馮春.南京航空航天大學(xué) 2013
[4]基于深度相機(jī)的三維物體與人體掃描重建[D]. 童晶.浙江大學(xué) 2012
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本文編號：3267352