基于视觉的AGV导航及运动规划方法研究

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1、硕士学位论文基于视觉的AGV导航及运动规划方法研究RESEARCHONAGVNAVIGATIONANDMOTIONPLANNINGMETHODBASEDONVISION肖载鸿哈尔滨工业大学2017年12月国内图书分类号：TP242.3学校代码：10213国际图书分类号：621密级：公开工学硕士学位论文基于视觉的AGV导航及运动规划方法研究硕士研究生：肖载鸿导师：王昕教授申请学位：工学硕士学科：机械电子工程所在单位：深圳研究生院答辩日期：2017年12月授予学位单位：哈尔滨工业大学ClassifiedIndex:TP242.3U.

2、D.C:621AdissertationsubmittedinpartialfulfillmentoftherequirementsfortheacademicdegreeofMasterofEngineeringRESEARCHONAGVNAVIGATIONANDMOTIONPLANNINGMETHODBASEDONVISIONCandidate：ZaihongXiaoSupervisor：Prof.XinWangAcademicDegreeAppliedfor：MasterofEngineeringSpeciality：Me

3、chatronicEngineeringAffiliation：ShenzhenGraduateSchoolDateofDefence：Dec,2017Degree-Conferring-Institution：HarbinInstituteofTechnology哈尔滨工业大学工学硕士学位论文摘要随着科技的进步，搬运机器人被广泛的应用于物流、仓库存储、码头货物搬运、智能车库等领域。近年来泊车系统的研究被人们关注，智能车库也逐渐成为了研究的热点。智能导航小车传统的定位导航方式有磁带导航、磁钉导航、惯性导航、激光导航等，他们能够完

4、成相关的任务要求，但都存在着一些明显的不足。磁带、磁钉在使用的过程中需要对应用场景进行大量的铺设，应用比较繁琐，且成本高；惯性导航中的惯性传感器会有漂移现象，并且随着时间的增长而不断的累计误差；基于路标方法的激光导航是应用比较广泛的方法，但激光扫描仪的价格高，智能车库中的路标很容易被车辆遮挡导致系统的崩溃，一般不具备重新定位能力。为解决上述问题，本课题设计了一种基于视觉SLAM（SimultaneousLocalizationandMapping）定位导航的方法，并在车库重载AGV（AutomatedGuidedVehicle）

5、样机上进行了搭建，进行了实验验证。针对应用需求，设计了整体的导航方案。根据功能进行模块划分，对导航系统进行分层设计人机交互层、定位导航层、运动控制层。建立了相机模型、AGV运动学模型，进行了相机内参矩阵的标定和AGV的运动学分析。定位方案中使用二维码作为视觉路标，利用二维码的定位信息对AGV位姿矫正。在SLAM前端搭建的过程中，使用跟踪法保证了计算位姿的实时性。加入了局部地图及位姿优化，保证了系统的鲁棒性和定位结果的准确性。在建图线程中对关键帧进行筛选，并对关键帧及其地图点进行再次优化。使用BoW（BagofWords）词袋法，

6、增加系统的重定位功能和闭环检测功能。使用了公开数据集对系统进行了测试，效果精度有良好的表现。针对SLAM系统构建稀疏点云地图不具备场景几何特征，因而无法进行路径规划的问题，提出了全局栅格地图结合二维码的解决方案。利用A星算法进行路径规划，SLAM系统完成初始化时，借助二维码定位信息建立稀疏点云与全局地图之间的关系。针对轨迹偏移问题，利用Backstepping算法根据实时定位信息和理想轨迹设计轨迹纠正控制律，并进行相关的仿真。在实验样机上进行了导航方法的搭建和相关功能的调试，完成整体功能的验证。关键词：智能车库；SLAM；路径规

7、划；二维码；轨迹纠正控制律-I-哈尔滨工业大学工学硕士学位论文AbstractWiththeprogressofscienceandtechnology,intelligentrobotsgraduallyplayanimportantroleinourlives.Robotsarewidelyusedinlogistics,warehouses,docks,intelligentgarageandsoon.Inrecentyears,peopleconcernedabouttheparkingsystemresearch,an

8、dintelligentgaragehasgraduallybecomeahotresearch.Therearemanywaysofnavigation,suchasmagnetictapenavigation,magneticnailnavigation,i