轮式机器人的自主视觉重定位方法

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1、轮式机器人的自主视觉重定位方法Activevisionbasedrelocalizationofwheelrobot工程领域:计算机技术作者姓名:肖冬瑞指导教师:冯伟教授企业导师:俞大海天津大学计算机科学与技术学院二零一七年十二月万方数据天津大学硕士学位论文万方数据摘要古文物遗迹一直以来都是国家保护的重点,而高价值的文物场景的变化往往是细微的,有的变化甚至上百年才能观察到,这也为高价值文物场景的微小变化监测和保护增加了难度。本文针对室外高价值文物场景的微小变化检测问题进行自主重定位的过程,为微小变化

2、检测提供方法基础。本文主要贡献分为以下三个方面,首先,我们提出了一种基于主动视觉的初步重定位的方法,该方法采用通过提取出参考图像与相机拍摄的当前图像的特征点,并进行相似匹配和错误匹配点的消除;根据筛选后的特征点对,计算参考图像与当前图像间的单应变换矩阵;利用实时更新的单应变换矩阵计算出表示参考图像和当前拍摄图像位姿信息的导航框;再根据两个导航框的位置关系得到三个自由度的运动信息;最后根据参考图像,利用折半定程算法,驱动轮式机器人自主进行重定位;然后,我们设计并研发了一款大尺度、高负载、全方位的机器人

3、运动平台,为基于视觉重定位方法提供了运动平台基础;最后,实现了全自动的轮式机器人的自主重定位。相对于传统的手动重定位方法,本文提出的基于主动视觉的轮式机器人自主重定位方法,无需工作人员干预,在保证重定位精度的同时,缩短了移动时间,提高了工作效率。关键词:轮式机器人,特征检测,特征匹配,自主重定位I万方数据天津大学硕士学位论文II万方数据ABSTRACTCulturalrelicshasalwaysbeenthefocusofthenationalprotection,andhighvalueofth

4、eculturalrelicsofthescenechangesareoftensubtle,somechangescanbeobservedevenafterhundredsyears.Italsoincreasethedifficultyforthemonitoringandprotectionofculturalrelicsofhighvaluescenariotinychanges.Thispapersolvestheproblemofsmallchangedetectionofoutdoo

5、rhigh-valueculturalrelics,andmaincontributionsaredividedintothreeaspects.Firstly,itputforwardtothemethodofrobotrelocalizationbasedonactivevision.Thismethodusesbyextractingthefeaturepointsbetweenreferenceimageandcameracurrentimage,matchingthembysimilari

6、ty,andeliminatingtheerrorpairsofmatchingpointstogetaseriesofmatchingpairsoffeaturepoints.Accordingtothesepairsoffeaturepoints,wecancalculatethesingletransformationmatrixofthetwoimages,thenwewillobtainthenavigationboxoftwoimagesbyusingthereal-timeupdate

7、ofthesingletransformationmatrix.Afterthat,wecangetthemovinginformationbythenavigationboxoftwoimages.Finally,thedrivingwheelrobotindependentlycarriesouttherelocalizationprocessbythealgorithmofsemi-fixedpath;secondly,wedesignedanddevelopedalargescale,hig

8、hload,andall-roundrobotplatform,whichprovidesthefoundationofsportsplatformbasedonthevisualrelocalizationmethod;finally,werealizedtheactivevisionbasedrelocalizationofwheelrobot.Comparedwiththetraditionalmethodofmanualrelocalization,theme

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