輪式餐廳服務(wù)機(jī)器人移動(dòng)定位技術(shù)研究.pdf

1、從20世紀(jì)末期以來(lái)，國(guó)內(nèi)外眾多學(xué)者便致力于室內(nèi)環(huán)境下服務(wù)機(jī)器人的系統(tǒng)研究，并在理論和實(shí)際應(yīng)用中取得了豐碩的研究成果。由于移動(dòng)定位技術(shù)是機(jī)器人路徑規(guī)劃和導(dǎo)航的關(guān)鍵，因此引起了國(guó)內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注，逐漸成為服務(wù)機(jī)器人領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)。為了提高餐廳服務(wù)機(jī)器人系統(tǒng)的可靠性，本文對(duì)服務(wù)機(jī)器人在餐廳環(huán)境下的移動(dòng)定位技術(shù)進(jìn)行了深入研究，提高了機(jī)器人的定位精度，確保餐廳服務(wù)機(jī)器人能夠?yàn)轭櫩吞峁┳灾魅〔恕⑺筒说炔惋嫹?wù)。論文從建立餐廳服務(wù)機(jī)器人系統(tǒng)入手

2、，進(jìn)行餐廳環(huán)境下服務(wù)機(jī)器人移動(dòng)定位技術(shù)研究，主要研究工作包括如下方面:
　　 1、基于輪式移動(dòng)機(jī)構(gòu)建立了輪式餐廳服務(wù)機(jī)器人系統(tǒng)，分析設(shè)計(jì)了機(jī)器人的機(jī)械系統(tǒng)和傳感器系統(tǒng)。建立了餐廳服務(wù)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)學(xué)模型、里程計(jì)模型和機(jī)械臂的正運(yùn)動(dòng)學(xué)模型，通過(guò)對(duì)機(jī)械臂的正運(yùn)動(dòng)學(xué)模型進(jìn)行仿真分析，明確了餐廳服務(wù)機(jī)器人在少自由度下完成自主取菜任務(wù)的重點(diǎn)、難點(diǎn)。針對(duì)餐廳服務(wù)機(jī)器人的傳感器系統(tǒng)特點(diǎn)，建立了雙目視覺(jué)路標(biāo)觀測(cè)模型和全局視覺(jué)傳感器觀測(cè)模型，為服務(wù)

3、機(jī)器人的環(huán)境感知和移動(dòng)定位技術(shù)研究奠定必要的基礎(chǔ)。
　　 2、為了提高餐廳服務(wù)機(jī)器人的全局定位精度，提出了一種改進(jìn)的迭代擴(kuò)展卡爾曼粒子濾波算法。該算法采用Levenberg-Marquardt優(yōu)化方法，對(duì)迭代擴(kuò)展卡爾曼濾波進(jìn)行優(yōu)化、修正，解決了迭代卡爾曼濾波有時(shí)收斂速度慢的問(wèn)題，并減少了初始狀態(tài)對(duì)濾波性能的影響;以改進(jìn)迭代卡爾曼濾波的最大后驗(yàn)概率估計(jì)來(lái)產(chǎn)生粒子濾波的重要性概率密度函數(shù)，充分利用了改進(jìn)算法對(duì)非線性問(wèn)題的處理能力，產(chǎn)

4、生更好的參考分布。采用典型非線性系統(tǒng)模型對(duì)粒子濾波算法進(jìn)行仿真分析，驗(yàn)證了改進(jìn)粒子算法的狀態(tài)估計(jì)精度要優(yōu)于其它粒子濾波算法。提出了一種基于改進(jìn)迭代卡爾曼粒子濾波的機(jī)器人全局視覺(jué)定位方法，實(shí)現(xiàn)了機(jī)器人的全局定位，并應(yīng)用到餐廳服務(wù)機(jī)器人中進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，滿足了餐廳服務(wù)機(jī)器人移動(dòng)導(dǎo)航時(shí)對(duì)定位精度和實(shí)時(shí)性要求。
　　 3、為了提高餐廳服務(wù)機(jī)器人全局定位的準(zhǔn)確性和可靠性，基于對(duì)多信息融合理論的深入研究和探討，提出了集中式、分布式和聯(lián)合式等三

5、種迭代擴(kuò)展卡爾曼多信息融合算法，解決了非線性環(huán)境下的多傳感器信息融合問(wèn)題，采用典型的非線性系統(tǒng)模型，對(duì)提出的多信息融合算法進(jìn)行仿真分析。提出了一種基于聯(lián)合迭代卡爾曼多信息融合的餐廳服務(wù)機(jī)器人定位算法，融合里程計(jì)、視覺(jué)路標(biāo)和全局視覺(jué)數(shù)據(jù)，有效地提高了機(jī)器人全局定位的精度和可靠性，并進(jìn)行了實(shí)際應(yīng)用驗(yàn)證。
　　 4、基于Mean-Shift顏色分割與SIFT特征匹配技術(shù)，提出了一種基于圖像分割的區(qū)域稠密匹配算法，通過(guò)Mean-Shif

6、t分割方法對(duì)參考圖像進(jìn)行圖像分割，由SIFT算子提取并匹配立體圖像對(duì)中的SIFT特征點(diǎn)，根據(jù)圖像分割塊中SIFT特征點(diǎn)對(duì)的分布情況，對(duì)各個(gè)圖像分割塊單獨(dú)進(jìn)行區(qū)域匹配，獲得立體圖像對(duì)的較準(zhǔn)確、稠密的區(qū)域匹配。采用標(biāo)準(zhǔn)的立體圖像對(duì)，進(jìn)行仿真分析，并與文獻(xiàn)中匹配算法的視差圖及標(biāo)準(zhǔn)視差圖進(jìn)行比較，論證了文中立體匹配算法的準(zhǔn)確性、可靠性和穩(wěn)定性。提出了一種基于雙目視覺(jué)的服務(wù)機(jī)器人目標(biāo)位姿精定位算法，實(shí)現(xiàn)服務(wù)機(jī)器人趨近目標(biāo)物及機(jī)器人相對(duì)目標(biāo)特征點(diǎn)的

7、精定位，并應(yīng)用到餐廳服務(wù)機(jī)器人中進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，餐廳服務(wù)機(jī)器人能夠成功完成自主取菜任務(wù)。
　　 本論文構(gòu)建了輪式餐廳服務(wù)機(jī)器人平臺(tái)，研究了機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)學(xué)模型和傳感器觀測(cè)模型，通過(guò)對(duì)粒子濾波定位、多信息融合定位和立體圖像匹配等方面的研究，為室內(nèi)環(huán)境下機(jī)器人移動(dòng)定位研究提供了有利參考。本文提出的服務(wù)機(jī)器人移動(dòng)定位算法成功應(yīng)用到餐廳服務(wù)機(jī)器人中，大量實(shí)驗(yàn)證明該定位算法能夠有效地提高餐廳服務(wù)機(jī)器人的定位精度和可靠性，對(duì)室內(nèi)環(huán)境下機(jī)器人移動(dòng)