基于无源信标的移动机器人室内定位技术研究
发布时间：2023-02-14 07:59
移动机器人的自我位置感知是完成不同复杂工作的前提,所以移动机器人的定位技术受到了越来越广泛的关注。近年来,随着整个市场对工业和服务机器人日益增长的需求,移动机器人的定位技术引起了学术领域和工业领域的重视,并投入了大量资源来进行更深层次的理论研究和应用探索。但是,目前移动机器人定位的精度问题、实时性问题以及在复杂场景中的适应性问题仍然没有被很好地解决,这些问题导致了移动机器人在很多场合中的应用受到了限制。因此,本论文利用视觉和3D激光雷达传感器,对非结构化环境中移动机器人实时高精度室内定位技术展开研究。主要内容如下:(1)针对不同的室内定位需求,设计了不同的移动机器人定位模型,根据定位模型分析出影响定位精度的关键因素和问题,为这些定位方法提供改进思路及其理论依据。(2)提出一种基于人工信标的单目视觉定位系统。系统采用本文设计的一种能够被快速正确识别的人工信标进行定位。首先,系统通过位姿图构建信标地图,将信标在全局图像坐标系的位姿作为节点,将同一帧图像中两个不同信标的相对位置关系作为边,构建完成后使用图优化技术对地图进行优化。根据相机畸变模型和3σ模型提出相机不确定度模型,该模型可以对位姿...
【文章页数】：159 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
致谢
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
1.1 课题背景及意义
1.2 机器人室内定位技术研究现状
1.2.1 机器人室内定位方法与特点
1.2.2 基于视觉的机器人定位技术研究现状
1.2.3 基于3D激光雷达的机器人定位技术研究现状
1.3 机器人室内定位技术面临的挑战
1.3.1 机器人室内定位技术难点
1.3.2 机器人室内定位技术核心问题
1.4 主要研究内容
1.5 本章小结
第2章 室内定位模型的建立与分析
2.1 引言
2.2 天花板定位模型设计
2.2.1 定位方法
2.2.2 针孔相机模型
2.2.3 天花板定位模型
2.2.4 影响定位精度的因素分析
2.3 双目视觉的定位模型
2.3.1 双目视觉模型
2.3.2 双目视觉定位模型
2.3.3 影响定位精度的因素分析
2.4 3D激光雷达里程计定位模型
2.4.1 3D激光雷达里程计模型
2.4.2 影响定位精度的因素分析
2.5 本论文定位方案
2.6 本章小结
第3章 基于人工信标的单目视觉定位
3.1 引言
3.2 人工信标设计与识别原理
3.2.1 人工信标的设计及编码
3.2.2 人工信标的检测与识别
3.3 相机不确定度模型
3.3.1 相机畸变模型
3.3.2 相机不确定度模型
3.4 基于相机不确定度模型的人工信标定位
3.4.1 坐标系的建立
3.4.2 基于图优化的信标地图构建
3.4.3 定位
3.5 实验与结果
3.5.1 人工信标实验与结果
3.5.2 信标地图构建与定位实验
3.5.3 工厂环境下的鲁棒性实验
3.6 本章小节
第4 基于信标修正的双目视觉定位
4.1 引言
4.2 检测特征点
4.2.1 Oriented Fast关鍵点检测
4.2.2 BRIEF描述子
4.3 双目视觉定位
4.3.1 亚像素级特征点匹配
4.3.2 基于RansacPnP的位姿解算
4.3.3 匹配不确定性模型的建立
4.3.4 局部位姿优化
4.4 基于信标的关键帧位姿修正
4.4.1 基于图优化模型的全局位姿优化
4.4.2 全局平面约束
4.5 实验与结果
4.5.1 基于KITTI数据集的双目视觉里程计对比
4.5.2 工厂实地测试实验
4.6 本章小节
第5章 基于3D激光雷达的里程计定位
5.1 引言
5.2 点云数据预处理
5.2.1 点云运动矫正
5.2.2 点云下采样
5.3 点云分割
5.3.1 主成分分析(PCA)
5.3.2 地面点提取
5.3.3 基于几何特征的分割算法(GFS)
5.4 点云配准
5.4.1 局部子地图建立
5.4.2 基于子点云的ICP配准
5.5 实验与结果
5.5.1 实验条件与环境
5.5.2 KITTI数据集测试
5.5.3 实地测试实验
5.6 本章小节
第6章 总结与展望
6.1 全文总结
6.2 论文创新点
6.3 工作展望
攻读博士学位期间获得的科研成果及奖励
参考文献
本文编号：3742246
【文章页数】：159 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
致谢
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
1.1 课题背景及意义
1.2 机器人室内定位技术研究现状
1.2.1 机器人室内定位方法与特点
1.2.2 基于视觉的机器人定位技术研究现状
1.2.3 基于3D激光雷达的机器人定位技术研究现状
1.3 机器人室内定位技术面临的挑战
1.3.1 机器人室内定位技术难点
1.3.2 机器人室内定位技术核心问题
1.4 主要研究内容
1.5 本章小结
第2章 室内定位模型的建立与分析
2.1 引言
2.2 天花板定位模型设计
2.2.1 定位方法
2.2.2 针孔相机模型
2.2.3 天花板定位模型
2.2.4 影响定位精度的因素分析
2.3 双目视觉的定位模型
2.3.1 双目视觉模型
2.3.2 双目视觉定位模型
2.3.3 影响定位精度的因素分析
2.4 3D激光雷达里程计定位模型
2.4.1 3D激光雷达里程计模型
2.4.2 影响定位精度的因素分析
2.5 本论文定位方案
2.6 本章小结
第3章 基于人工信标的单目视觉定位
3.1 引言
3.2 人工信标设计与识别原理
3.2.1 人工信标的设计及编码
3.2.2 人工信标的检测与识别
3.3 相机不确定度模型
3.3.1 相机畸变模型
3.3.2 相机不确定度模型
3.4 基于相机不确定度模型的人工信标定位
3.4.1 坐标系的建立
3.4.2 基于图优化的信标地图构建
3.4.3 定位
3.5 实验与结果
3.5.1 人工信标实验与结果
3.5.2 信标地图构建与定位实验
3.5.3 工厂环境下的鲁棒性实验
3.6 本章小节
第4 基于信标修正的双目视觉定位
4.1 引言
4.2 检测特征点
4.2.1 Oriented Fast关鍵点检测
4.2.2 BRIEF描述子
4.3 双目视觉定位
4.3.1 亚像素级特征点匹配
4.3.2 基于RansacPnP的位姿解算
4.3.3 匹配不确定性模型的建立
4.3.4 局部位姿优化
4.4 基于信标的关键帧位姿修正
4.4.1 基于图优化模型的全局位姿优化
4.4.2 全局平面约束
4.5 实验与结果
4.5.1 基于KITTI数据集的双目视觉里程计对比
4.5.2 工厂实地测试实验
4.6 本章小节
第5章 基于3D激光雷达的里程计定位
5.1 引言
5.2 点云数据预处理
5.2.1 点云运动矫正
5.2.2 点云下采样
5.3 点云分割
5.3.1 主成分分析(PCA)
5.3.2 地面点提取
5.3.3 基于几何特征的分割算法(GFS)
5.4 点云配准
5.4.1 局部子地图建立
5.4.2 基于子点云的ICP配准
5.5 实验与结果
5.5.1 实验条件与环境
5.5.2 KITTI数据集测试
5.5.3 实地测试实验
5.6 本章小节
第6章 总结与展望
6.1 全文总结
6.2 论文创新点
6.3 工作展望
攻读博士学位期间获得的科研成果及奖励
参考文献
本文编号：3742246
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/zidonghuakongzhilunwen/3742246.html
