本課題以全局視覺定位為核心并通過多個傳感器信息融合,基于機器人操作系統(tǒng)(ROS)框架,以移動機器人在SLAM研究中的定位的準確性與穩(wěn)定性為切入點,減少環(huán)境中干擾因素對移動機器人定位的影響,使得移動機器人能夠在車間、工作間穩(wěn)定安全的工作,從而實現(xiàn)移動機器人產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用。本文的主要做了以下幾點貢獻:首先,對比移動機器人在室內(nèi)環(huán)境中不同相機安裝位置的定位方案特性,設(shè)計了一款基于單目視覺與雙二維碼的全局視覺移動機器人定位系統(tǒng)。利用在室內(nèi)環(huán)境中的頂部安裝固定相機,將雙二維碼粘貼在機器人上,相機穩(wěn)定地識別并追蹤移動機器人,在機器人前進的過程中,實時估計移動機器人的位姿并生成運動軌跡,并利用機器人上的雙二維碼計算系統(tǒng)位置估計的相對誤差進行分析,從而對全局視覺定位系統(tǒng)進行性能分析。其次,基于對全局視覺定位系統(tǒng)誤差的分析,提出了一種將全局視覺定位與里程計位姿估計結(jié)合的融合定位方法。針對傳統(tǒng)的位置測量融合方案中視覺傳感器的測量值離散、室內(nèi)光照干擾等引起的觀測結(jié)果的局部失效、傳統(tǒng)融合中固定的方差參數(shù)的不足,提出了雙二維碼方差計算全局視覺定位系統(tǒng)的置信度。另外,通過對里程計信息的測距誤差源及其優(yōu)劣的深入分析,將...

【文章頁數(shù)】：90 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 研究現(xiàn)狀
        1.2.1 移動機器人穩(wěn)定性研究現(xiàn)狀
        1.2.2 視覺測量方法研究現(xiàn)狀
        1.2.3 自主移動機器人定位導(dǎo)航方法研究現(xiàn)狀
    1.3 課題來源與研究內(nèi)容
第二章 自主移動機器人平臺及SLAM系統(tǒng)介紹
    2.1 ROS介紹
    2.2 自主移動機器人系統(tǒng)概率模型
        2.2.1 移動機器人及運動模型
        2.2.2 里程計預(yù)測模型
    2.3 SLAM系統(tǒng)模型與改進算法基礎(chǔ)
        2.3.1 SLAM系統(tǒng)模型
        2.3.2 SLAM算法改進辦法
    2.4 運動捕獲系統(tǒng)
    2.5 本章小結(jié)
第三章 基于視覺的自主移動機器人全局定位系統(tǒng)
    3.1 引言
    3.2 基于雙二維碼的定位系統(tǒng)設(shè)計與分析
        3.2.1 系統(tǒng)設(shè)計
        3.2.2 模型分析
        3.2.3 定位誤差分析
    3.3 實驗
        3.3.1 針對范圍和尺寸的魯棒性分析
        3.3.2 不同光照條件下的誤差
        3.3.3 PES概率模型
    3.4 本章小結(jié)
第四章 基于雙二維碼的全局視覺位姿估計算法
    4.1 問題的提出與描述
    4.2 里程計誤差分析
    4.3 雙二維碼與濾波增益:改進的位姿估計算法
        4.3.1 EKF原理與算法
        4.3.2 基于雙二維碼的濾波增益算法
    4.4 實驗與分析
    4.5 本章小結(jié)
第五章 基于雙二維碼的全局視覺融合定位導(dǎo)航系統(tǒng)
    5.1 全局視覺移動機器人導(dǎo)航介紹
    5.2 全局視覺移動機器人導(dǎo)航系統(tǒng)的構(gòu)建
    5.3 移動機器人導(dǎo)航策略
    5.4 整體系統(tǒng)導(dǎo)航實驗
    5.5 本章小結(jié)
總結(jié)與展望
參考文獻
攻讀學(xué)位期間發(fā)表的論文
致謝
附錄



本文編號：3849494