基于视觉的移动机器人定位系统设计与实现-模式识别与智能系统专业论文.docxVIP

万方数据 万方数据 南开大学学位论文原创性声明 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师指导下进行研究工作所 取得的研究成果。除文中已经注明引用的内容外，本学位论文的研究成果不包 含任何他人创作的、已公开发表或者没有公开发表的作品的内容。对本论文所 涉及的研究工作做出贡献的其他个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本 学位论文原创性声明的法律责任由本人承担。 学位论文作者签名： 王聪媛 2015 年 5 月 21 日 非公开学位论文标注说明 (本页表中填写内容须打印) 根据南开大学有关规定，非公开学位论文须经指导教师同意、作者本人申 请和相关部门批准方能标注。未经批准的均为公开学位论文，公开学位论文本 说明为空白。 论文题目 申请密级 □限制(≤2 年) □秘密(≤10 年) □机密(≤20 年) 必威体育官网网址期限 20 年 月 日至 20 年 月 日 审批表编号 批准日期 20 年 月 日 南开大学学位评定委员会办公室盖章(有效) 注：限制★2 年(可少于 2 年);秘密★10 年(可少于 10 年);机密★20 年(可少于 20 年) 摘要 摘要 摘要 论文在基于视觉的移动机器人定位系统方面展开了深入研究。具体而言， 利用顶视摄像机，设计了一个全局的、高精度视觉定位系统，为移动机器人自 定位提供了位姿参考；利用车载摄像机，设计了基于多单应矩阵的位姿估计方 法和融合视觉与里程计信息的位姿估计策略，使得移动机器人在任意场景下完 成自主定位。论文的工作主要分为以下几个方面： （1）设计并搭建了一个基于顶视摄像机的全局视觉定位系统，能够实时获 取高精度的机器人位姿信息，用来评估机器人自定位算法的性能。 （2）针对全局视觉定位系统，提出了一种较大范围的全局单应矩阵标定方 法，通过将多个局部单应矩阵进行非线性融合得到一个全局范围内的单应矩阵， 提高了全局范围内的标定精度；提出并标定了关联高度信息的单应矩阵，设计 了一种单目标位姿测量方法，使得全局定位系统可以对任意已知高度的移动机 器人进行定位与追踪。 （3）论文提出了基于多单应矩阵的移动机器人位姿估计技术，基于“正确 的解聚集，错误的解发散”的统计学理论，提出了基于聚类技术的干扰位姿解 去除方法，同时根据特征点间的投影误差去除误差较大的外点，使该方法对特 征匹配点的外点具有一定鲁棒性，然后基于一定排序准则选择最优的运动参数， 最后进行非线性优化得到最优位姿估计解。 （4）论文提出了将视觉传感器得到的位姿信息与里程计得到的位姿信息进 行融合的方法，借鉴同时定位与建图的思想，提出了一种鲁棒扩展卡尔曼滤波 方法，对视觉位姿与里程计信息进行相互融合，同时将环境特征点的深度信息 融合到滤波过程中，从而完成移动机器人自身定位、场景特征点三维重建、以 及高精度目标位姿估计等任务，有效地提高了位姿估计的鲁棒性和准确性。 关键词：视觉测量；多单应矩阵；位姿估计；鲁棒卡尔曼滤波 I Abst Abstract Abstract This thesis conducts a deep study on vision-based mobile robot’s localization. Specifically, using the top camera, a global and high precision visual localization system is designed, which provides a reference for mobile robot’s self-localization; using the on-board camera, this thesis designs a pose estimation method based on multi-homograghy and a pose estimation strategy based on vision and odometer data fusion for self-localization of mobile robot, and these techniques can make mobile robot complete self-localization in any scenarios. In general, the main work of this thesis can be summarized as followes: A global visual localization system based on the top camera is designed and conducted, which can obtain a high precision pose in real ti