視覺慣導融合實時6DOF機器人定位方法研究.pdf

1、本文以德國IDS公司的ueye相機作為環(huán)境感知傳感器搭建平行式雙目立體視覺系統(tǒng)，結合低成本的IMU(Inertial Measurement Unit)在圖像采樣間隔時間內(nèi)的短時平穩(wěn)性，深入研究視覺慣導融合的移動機器人定位問題，最終實現(xiàn)精度高的、實時性好的6DOF(Degree of Freedom)的移動機器人定位。主要工作如下:
　　首先，對如何通過慣性傳感器實現(xiàn)機器人的實時定位問題展開深入討論和研究。先是對慣性導航所涉及的常

2、用坐標系進行描述，然后闡述表征慣導姿態(tài)的常用方式，包括方向余弦矩陣、歐拉角和四元數(shù)法，并詳細的介紹了四元數(shù)法以及四元數(shù)的定義、性質(zhì)、轉(zhuǎn)動四元數(shù)微分方程和如何用四元數(shù)表征旋轉(zhuǎn)。接著以捷聯(lián)慣導(Strap-down Inertial Navigation System，SINS)為例，重點闡述了慣導系統(tǒng)的基本原理和基本方程并以簡潔的語言描述了慣導的定位流程，以及如何進行慣導姿態(tài)的解算。
　　其次，對如何通過視覺傳感器實現(xiàn)機器人的實時定

3、位問題展開深入討論和研究。由于本課題的所有實驗均是在ROS(Robot Operating System)即機器人操作系統(tǒng)中進行，因此首先研究ROS操作系統(tǒng)以及如何在ROS中編寫程序和運行程序。然后，對攝像機成像模型、攝像機標定、雙目立體圖像校正、特征點提取與匹配算法和運動估計展開研究，并利用ROS操作系統(tǒng)中的ueye相機標定包對雙目攝像機進行標定。最后，結合視覺導航的理論研究和LIBVISO2(Library of Visual Od

4、ometry)，在ROS中編寫視覺導航代碼，并通過可視化工具RVIZ顯示包含視頻序列和以點云方式顯示運動軌跡的實驗結果。
　　最后，本文提出并實現(xiàn)了一種新的融合視覺和慣導的方法。結合低成本的IMU在圖像采樣間隔時間內(nèi)的短時平穩(wěn)性，深入研究視覺慣導融合的機器人定位問題。在視覺里程計運動估計中，利用重投影誤差最小建立用于求解運動參數(shù)的目標函數(shù)。在視覺和慣導融合時，結合慣導解算出的旋轉(zhuǎn)矩陣和平移向量重新建立目標函數(shù)，并通過高斯-牛頓法進