基于激光雷达与视觉的监所机器人建图定位算法研发

摘要

伴随着科技与经济的进步发展，国民对生活品质的要求不断提高，传统安防行业开始朝着自动化、智能化发展，安防机器人应运而生。相比于传统安防对于大量传感器、人力、物力的依赖，安防机器人工作效率更高，安防体系更加灵活，工作时可以完全避免由人为情感、身体因素导致的工作异常情况，但相应的，由于其承担任务的重要性，安防机器人往往对其智能算法的精度以及鲁棒性有很高的要求。 监所机器人作为安防机器人的一种特殊应用，主要目的是代替狱警完成夜间高强度巡检工作，要求机器人可以在无人看管的情况下巡视监所楼层并对各押舍内犯人状况做出反馈，这些任务对机器人的定位算法提出了很高的要求，针对于此，本文将对监所机器人的建图定位算法展开研究，本文主要内容安排如下： 1.对监所机器人的主要功能需求进行简要描述，强调了建图定位系统在整个机器人系统中的重要作用，并从硬件、软件两方面介绍了监所机器人建图定位系统的构成。 2.分析基于粒子滤波的激光雷达即使定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)算法原理与实现，详细描述初始化、采样、扫描匹配，权值计算等步骤的计算过程与结果。并针对此种算法对里程计精度的高度要求，提出了一种融合最小二乘匹配的SLAM算法。算法整体采用双线程工作，使用双线性差值法估计激光端点处地图概率值，通过构建最小二乘误差函数计算局部地图内的机器人相对移动距离，并使用此变换值扩展粒子集，完成整个算法流程。 4.针对环境特征少，定位精度要求高的特定监所环境，提出了一种基于视觉图像处理的定位算法。该算法分为两步骤进行，通过对押舍窗体图像边缘化，图像相似度对比实现对窗体矩形检测，结合摄像头成像模型完成第一次远距离校准。通过对近距离图像进行预处理，栏杆直线检测完成第二次近距离校准，确保机器人可以准确停靠在任务位置。 5.通过仿真实验、实验室环境实验、监所环境实验验证SLAM算法与视觉图像定位算法的精度。

目录

声明

第一章 绪论

1.1 课题研究背景

1.2 激光SLAM问题的研究现状

1.3 视觉定位算法研究现状

1.4 本论文主要研究内容

第二章 监所机器人建图定位系统构成

2.1 监所机器人功能需求分析

2.2 监所机器人建图定位系统硬件构成

2.3 监所机器人建图定位系统软件框架

2.4 本章小节

第三章 监所机器人激光SLAM算法研发

3.1 基于粒子滤波的SLAM算法

3.1.1 概率模型建立

3.1.2 粒子滤波基本概念

3.1.3 基于粒子滤波的SLAM算法

3.2 融合最小二乘扫描匹配的粒子滤波SLAM算法

3.2.1 最小二乘匹配算法

3.2.2 融合最小二乘匹配的SLAM算法

3.3 融合最小二乘匹配的SLAM算法软件实现

3.3.1 雷达数据发布节点

3.3.2 里程计数据发布节点

3.3.3 融合最小二乘匹配的粒子滤波SLAM算法节点

3.4 本章小节

第四章 监所环境下的视觉定位算法研发

4.1 视觉定位系统概述

4.2 远距离左右校准

4.2.1 窗体矩形检测

4.2.2 图像相似度对比

4.2.3 位置偏差计算

4.3 近距离左右校准

4.3.1 图像预处理

4.3.2 直线检测

4.3.3 位置偏差计算

4.4 本章小节

第五章 建图定位系统实验分析

5.1 融合最小二乘匹配的SLAM实验分析

5.1.1 SLAM仿真环境实验分析

5.1.2 SLAM实验室环境实验分析

5.2 监所环境下建图定位实验分析

5.3 本章小节

第六章 总结与展望

6.1 总结

6.2 展望

致谢

参考文献

攻读硕士学位期间取得的成果