基于智能空间的服务机器人定位与构图技术研究

摘要

家庭服务机器人的同步定位和地图构建(SLAM)技术是机器人导航技术的前沿与关键问题，也是服务机器人研究的基础内容之一。由于家庭环境中物品杂乱，相对比较复杂，服务机器人很难快速准确地建立环境地图并精确地确定自身的位姿，将智能空间和机器人SLAM技术相结合可以很好地解决该问题。论文的主要研究内容如下： 1)分析了智能空间和SLAM问题的研究现状及相关的基础技术，根据问题的一般模型和目前所存在的难点，结合智能空间技术提出了解决方案，给出了智能空间下服务机器人SLAM的基本步骤，并对其中的技术难点和关键问题做了详细介绍。 2)给出了环境的三维立体混合特征地图构建方法，以更加详细地描述环境，提高SLAM算法的速度。首先利用双目立体视觉传感器提取环境特征，提取环境中物体的Harris角点，通过立体匹配算法获取角点的三维几何信息，同时还要获取环境的这些几何特征对应的图像特征信息，并将这些混合信息进行绑定，作为实时更新信息存入智能空间信息库中，从而构建出混合特征地图。 3)给出了基于智能空间的SLAM具体实现过程。建立起机器人的运动学模型和观测模型，并对该模型进行重构以实现线性化，结合机器人实时地与智能空间进行信息交互，依靠混合特征地图中的图像特征信息实现快速的数据关联，然后利用卡尔曼滤波算法处理信息的不确定性，估计出机器人的位姿，并保存信息更新地图。 4)研究了家庭环境下服务机器人的识别定位技术。采用了两种不同的识别方法：对于环境中不相似的物体，利用SLFT特征匹配算法识别物体；对于相似的物体采用人工地标法。识别出物体以后，机器人从智能空间信息库中获取物体的属性，并运用预测估计方法确定出自身的位姿。

目录

文摘

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声明

第一章绪论

1.1课题背景

1.2机器人SLAM问题概述

1.2.1 SLAM问题的提出

1.2.2 SLAM问题的研究现状

1.3识别定位技术的研究现状

1.3.1识别定位概述

1.3.2识别定位的难点与方法

1.4智能空间研究概述

1.4.1智能空间的概念

1.4.2研究现状与发展趋势

1.5课题研究思路及主要研究内容

第二章基于智能空间的SLAM问题解决方案

2.1 SLAM问题技术基础

2.1.1 SLAM问题的一般模型

2.1.2 SLAM问题的技术难点

2.1.3 SLAM算法

2.2智能空间技术基础

2.2.1智能空间的结构

2.2.2智能空间中的应用信息分类

2.2.3智能空间的相关技术

2.3智能空间下SLAM实现思路

2.3.1智能空间下SLAM的基本步骤

2.3.2智能空间下SLAM的关键技术

2.4本章小结

第三章三维立体混合特征地图的构建

3.1混合特征地图的提出

3.2双目视觉传感器原理与应用

3.2.1双目视觉传感器原理

3.2.2摄像机参数标定

3.2.3图像畸变校正

3.2.4摄像机极线校正

3.2.5坐标系转换关系

3.3局部三维地图的构建

3.3.1构建地图的步骤

3.3.2 Harris角点提取

3.3.3特征点的对应匹配

3.3.4构建局部三维地图

3.4智能空间中的混合特征地图

3.5本章小结

第四章基于智能空间的机器人SLAM实现过程

4.1 KF算法描述

4.2系统模型

4.2.1坐标系统模型

4.2.2里程计模型

4.2.3传感器观测模型

4.3 KF定位算法

4.3.1重构系统模型

4.3.2基于图像特征的数据关联

4.3.3机器人位置估计

4.4与智能空间交互的SLAM过程

4.4.1状态预测

4.4.2观测更新

4.4.3信息更新

4.4.4实验结果分析

4.5 SLAM算法改进

4.6本章小结

第五章基于智能空间的识别定位

5.1物体识别的方法与定位步骤

5.2智能空间中的物体属性

5.3 SIFT特征匹配识别方法

5.3.1 SIFT匹配算法

5.3.2图像分割

5.3.3识别实验

5.4基于人工地标的识别方法

5.4.1地标的设计

5.4.2 Sobel算子边缘检测法

5.4.3 Hough变换法

5.4.4识别实验结果

5.5基于物体属性的机器人定位

5.5.1最近邻数据关联

5.5.2机器人定位算法

5.5.3实验结果及分析

5.6本章小结

第六章总结与展望

附录

参考文献

致谢

硕士期间发表的论文及参加的科研工作