基于ROS的惯性导航和视觉信息融合的移动机器人定位研究

摘要

移动机器人的定位是自主导航研究的基础，也是移动机器人领域的重要研究课题。本论文的主要研究内容是基于ROS操作系统，将惯性导航和视觉传感器信息融合，解决移动机器人自主定位的问题。目前，单目SLAM存在初始化的尺度问题和追踪的尺度漂移问题；惯性导航数据稳定，但积累误差更为严重。这两种技术的融合可以将单目视觉SLAM的高精度与惯性导航数据的稳定性结合起来，取长补短，达到满足定位精度的目的。
　　本研究主要内容包括：⑴研究了捷联惯性导航系统的基本定位理论，包括惯性导航坐标系，基本旋转理论和基于四元数算法的姿态解算的知识以及航位推算的理论。为进一步研究和应用奠定了基础。并进行实验测试了惯性导航的定位精度；⑵研究了移动机器人视觉定位的理论依据。首先介绍了摄像机成像与四种坐标系之间的关系。建立了相机成像模型，标定相机内参数。在此基础上，推导了移动机器人视觉定位技术相关的POSIT算法；⑶由于惯导和单目SLAM属于局部定位方法，缺少全局信息从而累积误差无法修正。本文研究融合惯导的视觉同时定位与地图构建方法，提出基于ORB_SLAM系统融合IMU信息的视觉惯导SLAM算法(VI_SLAM),并推导了视觉惯导 SLAM系统的初始化算法。定位实验部分采用控制变量法，很好地验证了VI_SLAM融合算法的优越性和可靠性；⑷介绍整个平台的硬件与软件系统和实验部分。首先介绍了实验中使用的硬件和软件平台，并建立了双轮差速移动机器人的运动模型。简述了ROS操作系统及其常用功能，以及导航与定位的基础知识。实验的分析和设计考虑了多种不同情况的对比。提供了有效的，误差和定位精度的分析方法。实验分析表明，惯性导航和单目SLAM方法的结合有效提高了定位精度，展示了该算法的实际应用前景。

目录

第1章 绪论

1.1 研究背景与意义

1.2 国内外研究现状

1.3 移动机器人定位导航技术

1.4 本文研究的内容和方法

第2章 惯性导航定位技术研究

2.1 惯性导航系统概述

2.2 导航基础

2.3 姿态解算

2.4 航位推算

2.5 惯性导航定位实验分析

2.6 本章小结

第3章 视觉系统定位技术研究

3.1 摄像机成像原理

3.2 基于张氏平面法的摄像机标定

3.3 视觉定位

3.4 本章小结

第4章 融合IMU和SLAM的定位算法

4.1 基于单目相机的视觉里程计

4.2 SLAM与ORB_SLAM

4.3 视觉惯导SLAM系统

4.4 视觉惯导SLAM定位实验

4.5 本章小结

第5章 移动小车惯性和视觉导航方法的实验研究

5.1 实验硬件平台

5.2 软件测试平台

5.3 定位实验的结果与分析

5.3 本章小结

结论

(一)本文工作总结

(二)工作展望

参考文献

声明

致谢