面向自主裝修機器人的同時定位與建圖方法研究
發(fā)布時間:2020-08-15 14:13
【摘要】:在房屋內部裝修現(xiàn)場使用機器人有利于施工過程的標準化和系統(tǒng)化。隨著勞動力成本的提高和機器人自動化技術的快速發(fā)展,越來越多的機器人用在自動化室內裝修將成為必然趨勢。然而如今機器人技術在該領域的應用仍然有限,自動化的室內裝修還遠未實現(xiàn)。造成這種狀態(tài)的原因之一是現(xiàn)有的移動機器人同時定位與建圖(SLAM,Simultaneous Localization and Mapping)的技術在環(huán)境背景單調和變化的室內裝修現(xiàn)場難以有效,應用于自動化室內裝修場景的機器人定位與環(huán)境感知技術尚未取得突破。在本文中,我們研究了一種專門用于機器人室內裝修工作場景的SLAM方法并進行了相關實驗。針對室內裝修場景中環(huán)境背景單調,施工過程墻面視覺特征發(fā)生變化造成現(xiàn)有的應用于移動機器人的視覺SLAM方法魯棒性差,精度低甚至無法使用的情況。我們提出并設計一種通過人工投影特征的應用在自主裝修機器人上的視覺SLAM系統(tǒng)。該方案通過點陣激光投射器增加室內裝修環(huán)境下的視覺特征,裝修機器人使用ZED雙目立體相機獲取環(huán)境信息并提取視覺特征匹配并三角化建立局部地圖,通過跟蹤局部地圖實現(xiàn)機器人的定位,在后端使用最小化重投影誤差及閉環(huán)全局位姿矯正實現(xiàn)位姿及地圖的優(yōu)化,還通過對關鍵幀的點云進行拼接建立了環(huán)境的稠密地圖。在我們現(xiàn)有的裝修機器人上進行了測試,該方法實現(xiàn)了機器人在真實的室內裝修環(huán)境的定位與地圖構建。為了實現(xiàn)裝修機器人室內裝修工作過程的自動化,機器人需要定位并記錄到待處理的物體如墻壁裂縫和缺陷點。為此我們提出并設計了融合墻面缺陷檢測的裝修機器人語義SLAM系統(tǒng)。該系統(tǒng)用深度學習的方法通過訓練過的墻面缺陷檢測網絡從圖像中識別出墻面缺陷,然后將缺陷的邊界范圍和種類信息融合到SLAM的前端,并結合SLAM前端估計出的幀間位姿對檢測到的缺陷對象進行關聯(lián),最后利用缺陷邊界框內特征點對應的地圖點重建出的墻面缺陷并注冊到SLAM地圖中建立可供裝修機器人自動化施工及導航用的語義地圖。通過在真實的室內裝修環(huán)境中進行試驗,證明了該系統(tǒng)實現(xiàn)了準確識別墻面的缺陷并將其記錄到用于機器人導航所構建地圖中的功能,為裝修機器人的自主化施工打下基礎。
【學位授予單位】:哈爾濱工業(yè)大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2019
【分類號】:TP242
本文編號:2794218
【學位授予單位】:哈爾濱工業(yè)大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2019
【分類號】:TP242
【參考文獻】
相關期刊論文 前3條
1 史金龍;錢強;龐林斌;王直;白素琴;;大尺度鋼板的三維測量和拼接[J];光學精密工程;2014年05期
2 劉佳;傅衛(wèi)平;王雯;李娜;;基于改進SIFT算法的圖像匹配[J];儀器儀表學報;2013年05期
3 吳書安;徐美銀;閆志剛;;建筑勞務用工老齡化:現(xiàn)狀、成因和對產業(yè)的影響[J];建筑經濟;2012年12期
本文編號:2794218
本文鏈接:http://sikaile.net/wenyilunwen/shinazhuanghuangshejilunwen/2794218.html