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文檔簡(jiǎn)介
1、在室內(nèi)機(jī)器人導(dǎo)航定位中,機(jī)器人的自主導(dǎo)航定位技術(shù)是機(jī)器人在室內(nèi)實(shí)現(xiàn)路徑規(guī)劃、障礙物避障及到達(dá)目標(biāo)位置的重要前提。由于室內(nèi)的環(huán)境是復(fù)雜多變的,且室內(nèi)環(huán)境的GPS信號(hào)很弱,導(dǎo)致無(wú)法使用GPS導(dǎo)航定位技術(shù)應(yīng)用在室內(nèi)移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航中。因而采用室內(nèi)機(jī)器人常用的視覺(jué)傳感器、慣性導(dǎo)航系統(tǒng)測(cè)量單元、里程儀等傳感器,研究自主、穩(wěn)定、快速的定位導(dǎo)航系統(tǒng),對(duì)機(jī)器人在室內(nèi)完成自主導(dǎo)航任務(wù)具有重大意義。
本文主要對(duì)以下三個(gè)方面的內(nèi)容進(jìn)行了研究和分析:<
2、br> 1.介紹了捷聯(lián)慣性導(dǎo)航工作原理和數(shù)字迭代算法,對(duì)四元數(shù)畢卡算法,等效旋轉(zhuǎn)矢量法和圓錐運(yùn)動(dòng)時(shí)候的等效旋轉(zhuǎn)矢量法進(jìn)行了詳細(xì)的分析,還介紹了慣性導(dǎo)航的誤差模型,及捷聯(lián)慣導(dǎo)位置,速度和姿態(tài)的更新算法。
2.闡述了基于Kinect視覺(jué)傳感器的導(dǎo)航定位算法原理,通過(guò)Kinect采集到的RGB圖像和深度信息,對(duì)相鄰兩幅RGB圖像進(jìn)行SIFT匹配,并結(jié)合深度信息獲得所有特征點(diǎn)對(duì)在Kinect坐標(biāo)系下的三維坐標(biāo)。通過(guò)一種適合于近景影像
3、的絕對(duì)定向算法求出旋轉(zhuǎn)矩陣和平移向量,通過(guò)室內(nèi)實(shí)驗(yàn)證明,和傳統(tǒng)的ICP算法相比,這種絕對(duì)定向算法實(shí)現(xiàn)了較高精度的室內(nèi)機(jī)器人導(dǎo)航與定位。
3.對(duì)捷聯(lián)慣性導(dǎo)航系統(tǒng)和單目視覺(jué)誤差進(jìn)行了分析,建立了以捷聯(lián)慣導(dǎo)為主的狀態(tài)方程和觀測(cè)方程,并給出了基于Kinect和IMU的室內(nèi)機(jī)器人組合導(dǎo)航系統(tǒng)的卡爾曼濾波方案。通過(guò)室內(nèi)實(shí)驗(yàn)證明:卡爾曼濾波的組合導(dǎo)航系統(tǒng)較好地抑制了系統(tǒng)定位誤差,比單獨(dú)的基于Kinect視覺(jué)定位系統(tǒng)有效地提高了導(dǎo)航定位精度,
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