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双轮差速AGV视觉惯性组合定位关键技术研究

双轮差速AGV视觉惯性组合定位关键技术研究

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作者：鱼瑜兰州理工大学

学位级别：硕士

自动导引车(Automated Guided Vehicle,AGV)具有稳定性好、自主能力强、能源绿色和工作效率高的优点,在国内外无人工厂的实现中扮演着极其重要的角色,目前AGV的研究聚焦于实现自主完成任务。视觉同时定位与地图构建(Simultaneous Locali... 详细信息

自动导引车(Automated Guided Vehicle,AGV)具有稳定性好、自主能力强、能源绿色和工作效率高的优点,在国内外无人工厂的实现中扮演着极其重要的角色,目前AGV的研究聚焦于实现自主完成任务。视觉同时定位与地图构建(Simultaneous Localization And Mapping,SLAM)技术通过相机捕获工作场景中的纹理信息,在光照良好和纹理充足的环境中,能够为AGV提供高精度定位,但它对环境的依赖性很强,在弱纹理低光照等恶劣场景中,极易出现定位失败的情况。而惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,IMU)能够不受环境影响粗略估计AGV位姿,与视觉SLAM的定位信息具有高度互补性。因此将相机与IMU各自的优点相结合,形成视觉惯性组合定位,以提高AGV的定位精度。论文的主要研究内容包括:首先,从AGV的总体结构出发,分析AGV的驱动结构,将差分运动模型作为AGV的运动学模型。再由相机和IMU的物理结构出发,分别建立相机和IMU的测量模型和误差模型。并且对视觉惯性组合定位中的相关问题进行研究。其次,研究视觉SLAM实现定位与建图。详细分析了视觉SLAM各部分的组成和作用,通过特征点的提取与跟踪获得相机运动信息,并针对单目相机不能获取深度信息,使用三角测量方法获得深度信息,从而求解相机位姿并进行优化。最后研究地图的表示方法。然后,将相机和IMU相结合,先在前端处理中分别进行相机位姿估计和IMU预积分;进而对系统进行初始化处理来获得初始状态量,并将相机和IMU对齐;然后构建残差函数来非线性优化位姿,在此基础上加入回环检测模块,以此设计了视觉惯性组合定位系统来提升定位精度。最后通过数据集来验证视觉惯性组合定位系统的有效性。最后,使用机器人操作系统(Robot Operating System,ROS)仿真AGV模型与工作环境,进行AGV的定位与导航模拟仿真实验。实验结果表明视觉惯性组合定位能提升AGV的定位精度、定位鲁棒性和稳定性。

关键词：自动引导小车定位方法视觉惯性组合定位同时定位与构建地图机器人操作系统

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