本文關(guān)鍵詞：基于二維碼的天花板視覺同步定位與制圖

  更多相關(guān)文章： 同步定位與制圖 差速運動模型 主動搜索 天花板觀測模型 擴展卡爾曼濾波

【摘要】：隨著機器人相關(guān)技術(shù)的不斷發(fā)展,機器人同步定位與制圖(SLAM,Simultaneous Localization and Mapping)作為機器人研究的關(guān)鍵技術(shù)引起了研究者們的廣泛關(guān)注�？焖亵敯舻奶卣魈崛　⒕_穩(wěn)定的特征匹配和有效的閉環(huán)檢測以及高效的全局優(yōu)化算法一直是該領(lǐng)域研究的重點,工程應(yīng)用方面主要集中在低廉傳感器下高精度高魯棒性的定位與制圖算法設(shè)計與應(yīng)用。本文在現(xiàn)有理論研究的基礎(chǔ)上,旨在從SLAM技術(shù)工程應(yīng)用的角度出發(fā),對基于二維碼的天花板視覺同步定位與制圖進行了研究,通過對特定應(yīng)用平臺AGV和工廠應(yīng)用環(huán)境的分析,選用穩(wěn)定、魯棒的二維碼作為路標(biāo)來描述單一對稱的工廠環(huán)境,同時選用垂直指向天花板的相機建立觀測模型,簡化了相機模型,并減少了動態(tài)環(huán)境對系統(tǒng)的干擾。本文采取慣性里程信息與視覺信息的融合進行同步定位與制圖,結(jié)合自身的研究平臺設(shè)計了差速運動模型與針孔相機觀測模型,采用傳統(tǒng)的EKF-SLAM算法框架進行了系統(tǒng)算法設(shè)計�？紤]在實際的應(yīng)用過程中觀測方差的固定描述無法體現(xiàn)實際相機模型的特性,引入了觀測協(xié)方差調(diào)節(jié)因子描述相機模型,同時在觀測量中加入二維碼間的距離信息對單個二維碼狀態(tài)進行濾波。使觀測模型更加精確�？紤]到實際過程中機器人自身的微小抖動都會引入特征尺度的變換,影響機器人天花板觀測模型的精確性,本文設(shè)計了抖動檢測與抖動動態(tài)補償?shù)牟呗�。為了減少環(huán)境光照對二維碼信息提取的影響,本文對ARTool KitPlus庫無法識別的二維碼進行了光照補償和多閾值優(yōu)化設(shè)計,有效的提高了二維碼提取的準(zhǔn)確率。為了減小從圖片中搜索二維碼的時間消耗,結(jié)合系統(tǒng)的運動模型與逆觀測模型設(shè)計了二維碼主動搜索的方法,有效的減少了圖像處理的時間,提高了系統(tǒng)運行速率。最后,搭建實際環(huán)境與Gazebo仿真環(huán)境驗證了系統(tǒng)算法的有效性。
【關(guān)鍵詞】：同步定位與制圖 差速運動模型 主動搜索 天花板觀測模型 擴展卡爾曼濾波
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP242;TP391.44
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 第1章 緒論8-14
• 1.1 課題研究背景及意義8-10
• 1.2 SLAM研究現(xiàn)狀10-12
• 1.2.1 SLAM研究現(xiàn)狀10-11
• 1.2.2 視覺SLAM研究現(xiàn)狀11
• 1.2.3 單目SLAM研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3 本文主要研究內(nèi)容12-14
• 第2章 擴展卡爾曼濾波SLAM模型建立14-29
• 2.1 系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)14
• 2.2 研究平臺搭建14-15
• 2.3 運動模型的建立15-19
• 2.3.1 差速驅(qū)動模型16-18
• 2.3.2 速度模型18-19
• 2.3.3 速度模型結(jié)果分析19
• 2.4 觀測模型的建立19-25
• 2.4.1 攝像機模型19-21
• 2.4.2 攝像機校正21-22
• 2.4.3 ARTool Kit Plus二維碼22-24
• 2.4.4 觀測模型24-25
• 2.5 擴展卡爾曼濾波SLAM算法設(shè)計25-28
• 2.6 本章小結(jié)28-29
• 第3章 二維碼圖像處理29-37
• 3.1 圖像增強處理29-32
• 3.2 多閾值優(yōu)化32-33
• 3.3 主動搜索33-36
• 3.4 本章小結(jié)36-37
• 第4章 擴展卡爾曼濾波SLAM算法優(yōu)化37-44
• 4.1 坡度觀測補償37-40
• 4.2 觀測協(xié)方差調(diào)節(jié)40-42
• 4.3 線段長度濾波42-43
• 4.4 本章小結(jié)43-44
• 第5章 實驗結(jié)果與分析44-52
• 5.1 實驗介紹44-47
• 5.1.1 實驗環(huán)境搭建44-45
• 5.1.2 軟件設(shè)計45-47
• 5.2 實驗結(jié)果與分析47-51
• 5.2.1 視覺全局定位結(jié)果與分析47-48
• 5.2.2 定位與制圖結(jié)果與分析48-51
• 5.3 本章小結(jié)51-52
• 結(jié)論52-53
• 參考文獻53-59
• 致謝59

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