基于多信息融合的移動機器人定位技術研究.pdf

1、隨著國內(nèi)外機器人技術的快速發(fā)展，智能機器人的研究成為了必然，而機器視覺與圖像識別作為提高機器人智能化水平的關鍵技術，也成為了人們研究的重點和難點。針對視覺定位的定位精度低以及魯棒性差等問題，本文介紹了一種基于雙目立體視覺與里程計信息融合的移動機器人定位技術。雙目攝像機獲得的圖像進行預處理后，利用經(jīng)SIFT特征提取與匹配方法獲得的特征點對進行自然路標數(shù)據(jù)庫的建立；通過擴展卡爾曼濾波算法將視覺信息和里程計獲得的位姿信息進行融合，從而實現(xiàn)移動

2、機器人的實時定位。
　　首先，論文給出了機器人平臺的總體方案設計，完成了移動機器人平臺的搭建，對移動機器人的軟硬件平臺分別進行介紹。硬件平臺的介紹主要包括嵌入式開發(fā)板、電機驅(qū)動/控制器以及雙目視覺模塊等；軟件平臺的介紹主要包括無線局域網(wǎng)的搭建、嵌入式網(wǎng)絡程序的編寫、雙目視覺信息的獲取以及系統(tǒng)客戶端控制界面的編寫等。
　　其次，介紹了攝像機成像原理以及攝像機標定方法，采用張正友攝像機標定法的原理和步驟，對本文的兩個攝像機進行標

3、定，得到兩個攝像機的內(nèi)外參數(shù)。
　　再次，分析了幾種圖像特征提取與匹配方法，重點介紹了SIFT算法的特征提取與匹配過程。針對SIFT算法的計算量大、沒有考慮圖像顏色、形狀信息等缺點，本文使用一種基于HSV顏色空間分量與SIFT特征提取算法相結合的方法，對目標物體先進行初始區(qū)域選定后再進行特征點匹配。并根據(jù)雙目立體視覺視差原理恢復了特征點的三維坐標信息，還在不同距離下對機器人進行了測距定位實驗。最后通過圖像匹配實驗和測距實驗對改進算

4、法進行了驗證，實驗表明改進算法在特征點提取的時間和特征點精確度方面有了很大改進，對圖像特征提取和匹配具有更強的魯棒性，提高了圖像匹配的實時性和正確率。
　　最后，采用擴展卡爾曼濾波算法融合雙目立體視覺與里程計信息，對移動機器人進行實時定位研究。分別從直線運動和旋轉運動兩方面進行了仿真實驗，仿真結果表明了該算法的合理性和有效性。這種方法不僅解決了單目視覺定位時得到的特征點信息不準確的問題，還避免了雙目視覺圖像處理過程中計算量大，定位