基于嵌入式视觉的自主机器人导航系统

摘要

随着移动机器人逐渐走入人们的生活，机器人导航作为移动机器人的关键技术越来越多的受到研究者们的关注。由于移动式机器人需要高效的传感器感知复杂的工作环境，因此实时采集周围的环境信息的视觉传感器成为机器人导航传感器的首选。进而，移动式机器人的视觉导航技术研究已成为机器人导航领域的研究热点。本文基于嵌入式处理器并以RGBD深度摄像头为传感器采集周围的环境信息，设计了一套机器人视觉导航系统。本文的具体工作如下：
　　首先，针对嵌入式平台计算能力有限的问题，本文采用ORB特征作为图像特征点提取算法，在快速提取特征点的前提下进行机器人姿态和位置的估计，并利用随机采样一致性算法消除ORB特征匹配过程中的误匹配问题。
　　其次，针对机器人运动过程中产生积累误差的问题，采用基于视觉词典的机器人回环检测算法，通过计算当前帧图像与地图关键帧之间的相似度，检测机器人是否回到了过去的某个位置，同时利用光束平差法消除运动过程的累积误差。
　　最后，针对当前视觉导航算法构建的三维点云地图很难直接应用于移动机器人的路径规划的问题，提出了一种基于地面投影的栅格地图构建算法。该方法通过提取三维点云地图中的地平面，将复杂的三维点云地图投影到机器人运动平面上，降低点云地图的复杂度。然后基于投影后的地平面点云地图构建栅格地图。最后采用A*算法实现机器人的路径导航。
　　实验结果表明，本文提出的系统提高了稀疏点云地图的点云密度，增加了点云地图对机器人运动环境的描述，并且能够准确的提取到机器人的运动平面，解决了点云地图不能直接应用于路径规划的问题。

目录

声明

第1章 绪 论

1.1 课题研究背景及意义

1.2 自主机器人导航系统的国内外研究现状

1.3 嵌入式视觉机器人导航系统存在的主要问题

1.4 本文主要研究内容

第2章 RGB-D传感器与嵌入式运行平台

2.1 引言

2.2 XTION PRO LIVE传感器介绍

2.3 JETSON TK1嵌入式平台

2.4 本章小结

第3章 机器人的位置和姿态估计

3.1 引言

3.2 特征提取与匹配

3.3 机器人姿态估计

3.4 本章小结

第4章 视觉点云地图构建与路径导航

4.1 引言

4.2基于点云的地图构建方法

4.3三维点云投影栅格地图构建方法

4.4 路径规划A*算法

4.5 本章小结

第5章 实验研究

5.1 引言

5.2 实验方案及流程

5.3 本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果

致谢