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基于地面特征单目视觉里程计定位研究

汪进  
【摘要】:伴随着科学技术的快速发展,人们对定位服务的需要越来越大。提供定位服务需求的同时,获得位置的精确度也很重要并且成为了该技术领域的一个热点。在室内环境中,在机器人领域里,由于建筑物等一些因素存在使GPS以及北斗信号被屏蔽的情况,这样会使GPS以及北斗信号在室内环境中很难获得。因此在这样的情况下,近年来很多研究者提出基于视觉室内定位的方案。图像运用在各个复杂环境中进行感知和识别,并获取图像中特征点相关信息,并且视觉室内定位也用到移动机器人上进行室内定位,这样视觉定位也能降低其部署成本。为了解决机器人在室内导航定位的问题,本文提出基于地面特征点机器人单目视觉里程计定位研究方法的目的是依靠视觉和里程计更好的提高定位精度以及降低硬件成本。为扩大摄像头的视野,本课题采用鱼眼摄像头,然后将鱼眼摄像头安装在小车底盘下面,实时校正鱼眼摄像头拍摄的图片;通过对摄像头进行标定得到其内外参数,进一步用新方法计算出摄像头安装在小车上的姿态角,建立平面成像模型得到世界坐标系与像素坐标系的对应关系;并进行本课题实验提出的点矫正图片方法,该方法能使整个系统达到实时运行并且减少系统处理时间;再进行最小二乘法与RANSAC算法进行融合并对地板的特征点和特征线提取,这部分也是本文课题实验创新点之一;然后获得相关特征信息再经过逆透视变换算法变换到物理空间上,获取真实物理信息;获得真实的信息后与移动机器人里程计进行扩展卡尔曼融合,并实时获得以移动机器人初始位置为参考点相对位置信息。系统运行在硬件比较低廉的树莓派和STM32中,为了降低硬件成本,系统中采用改进获得地面特征点算法并采用图像差分进行除去移动机器人本身干扰信息,摄像头采用廉价鱼眼摄像头来扩大对地面的视场并实时进行对鱼眼摄像头进行矫正和实时定位,此系统易操作和定位精度高,成本低。实验结果表明利用上述视觉里程计定位方法能够更精准获得摄像头与地板边缘线的相对位置信息,并用卡尔曼扩展算法进行里程计融合,使得该方法比传统的里程计定位精度高。利用本课题实验方法能使廉价树莓派实时处理摄像头采集地面图像,PC通过Wi Fi远程控制树莓派来设置目的位置信息,这样为给操作者带来方便,又比SLAM定位机器人成本廉价,减少累积误差产生。结论是利用本课题实验的方法在原来里程计定位方法基础上提高了定位精度以及在硬件方面降低了成本,同时也满足系统的实时性。


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