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基于近红外视觉的移动机器人室外定位系统

作　者: 胡仕煜
导　师: 陈卫东
学　校: 上海交通大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 移动机器人 室外定位 近红外 传感器融合
分类号: TP242
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 59次
引　用: 1次
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内容摘要


本论文以室外环境下的移动机器人定位与导航问题为研究内容,利用里程计等内部传感器以及自行设计的编码路标和全景近红外视觉系统,实现移动机器人的定位评估,重点围绕室外环境下降低光照变化对视觉定位系统的影响以及视觉定位模型中的不确定性处理展开研究:通过设计黑白相间的条形编码路标,使得路标醒目且易识别,以提高视觉定位系统在室外高噪声环境下的路标识别能力;通过采用全景近红外照明与全景近红外成像相结合,旨在降低室外环境下大幅度的光照变化对视觉观测的影响;通过实验分析比较白天和夜间不同的视觉观测特点,以期建立具有针对性的视觉观测模型,提高定位精度。总结全文,在光照大幅度变化的室外环境下的视觉定位研究中,提出了一些具有一定创新性的方法:针对室外环境下光照强度变化大、噪声高等特点,提出了条形编码路标的设计。该路标设计采用黑白相间的编码方式,醒目且易识别,受小幅度的光照变化影响不大;路标采用的条状的编码格式使其可视范围大,不同角度视觉观测结果一致。四种简单的编码路标组合,可以构造出直行、拐弯和定位三种常用的路径成分,并进而依据实际环境组成路径复杂的地图。针对室外环境中大幅度的光照变化(例如:白天和夜间)可能导致视觉传感器成像失真或完全失效的问题,提出了一种照明与成像相结合的全景近红外视觉系统。通过近红外光源照明,编码路标发射,近红外摄像机成像,获取环境的近红外成像图,抑制可见光对视觉系统的影响,提高识别可靠性。针对白天和夜间的成像特点,分别提出了相应的不确定性描述方法。该方法通过分析两种情况下的误差分布和特点,形成相应的不确定域计算方法,有效的提高了误差描述的准确性和定位精度。

全文目录


摘要  5-7
ABSTRACT  7-9
目录  9-11
第一章 绪论  11-20
  1.1 引言  11-12
  1.2 机器人的定位与导航  12
  1.3 机器人室外定位技术的研究现状  12-16
    1.3.1 地图表述  13
    1.3.2 常用的定位传感器  13-14
    1.3.3 基于视觉的室外定位研究进展  14-16
  1.4 基于视觉的机器人室外定位的难点问题  16-17
  1.5 本文研究内容及组织结构  17-20
    1.5.1 本文的研究内容  17-18
    1.5.2 本文的组织结构  18-20
第二章 系统结构  20-37
  2.1 系统的总体结构  20-21
  2.2 近红外照明子系统  21-28
    2.2.1 近红外反光器的设计  23-25
    2.2.2 近红外光源的设计  25-28
  2.3 全景取景子系统  28-33
    2.3.1 全景视觉原理  29-30
    2.3.2 全景视觉成像原理  30
    2.3.3 全景取景镜面设计  30-32
    2.3.4 取景摄像机  32
    2.3.5 滤光片  32-33
  2.4 基于条形编码的路标设计及地图设计  33-36
    2.4.1 编码路标  33
    2.4.2 三种道路状态  33
    2.4.3 编码地图  33-36
  2.5 本章小结  36-37
第三章 基于编码的路标特征提取算法  37-43
  3.1 算法设计方案  37-38
  3.2 实现方法  38-41
  3.3 对比实验结果  41-42
  3.4 本章小结  42-43
第四章 扩展卡尔曼滤波(EKF)定位及导航算法  43-53
  4.1 EKF 定位算法的理论基础  43-47
    4.1.1 运动模型和观测模型  43-44
    4.1.2 运动预估  44-45
    4.1.3 观测更新  45-47
  4.2 基于地图的EKF 定位与导航算法的实现  47-52
    4.2.1 双轮差速运动模型  47-49
    4.2.2 室外全景观测模型  49-51
    4.2.3 导航算法  51-52
  4.4 本章小结  52-53
第五章 实验研究与结果分析  53-62
  5.1 实验平台与实验环境  53-57
    5.1.1 硬件实验平台  53-54
    5.1.2 软件实验环境  54-57
    5.1.3 实验环境  57
  5.2 系统运行实验与结果分析  57-61
    5.2.1 与三角定位的比较实验  58-59
    5.2.2 与里程计定位的比较实验  59-61
  5.3 本章小结  61-62
第六章 结论和展望  62-64
  6.1 结论  62-63
  6.2 展望  63-64
参考文献  64-69
致谢  69-70
作者在攻读硕士学位期间发表的学术论文  70
作者在攻读硕士学位期间参加的科研工作  70

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化技术及设备 > 机器人技术 > 机器人
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