基于双目立体视觉和侧向路径的AGV导航技术研究

论文摘要

移动机器人的导航技术是决定其智能水平的关键技术。视觉导航以其具有信息量大等优点成为移动机器人智能导航的研究热点。本文以XAUT.AGV100为研究对象,为了提高其智能水平,对其采用视觉导航方式。论文阐述了双目立体视觉定位原理,对其所涉及的图像获取、摄像机标定、特征提取等进行了分析研究,目的是使视觉导航式AGV在运动过程中通过对所设定路径标识的检测实现其自身位姿信息的估计,最终完成对设定路径的跟踪。本论文主要的研究内容有:1.根据AGV的发展现状,分析了AGV常用的导航方式。针对本文采用的视觉导航技术,分析了立体视觉模型及信息获取原理,在此基础上,确定了摄像机在AGV上的安装方式和位置,并建立了本文所用视觉导航系统的视觉模型。2.为建立二维图像信息与三维空间信息间的对应关系,通过对现有摄像机标定方法的基本原理和特点的分析比较,选用两步标定方法完成了AGV视觉导航系统的标定。3.分析了双目视觉匹配技术。针对AGV的工作环境及其运动特性,为使其跟踪设定路径,设计了两种路径标识模板即特征匹配模板,提出了基于图像灰度特征识别的匹配特征提取算法。为验证所设计的特征匹配模板的合理性和特征提取方法的可靠性,在高精度激光加工机上进行了定位试验:采用双目视觉导航系统实现了对两种不同特征匹配模板的准确识别,并采用视差测距原理完成了目标点的三维信息恢复即定位。试验结果表明,所设计的模板合理,特征提取方法简单、可靠、准确。从另一方面也证明了将所设计的模板用作视觉导航式AGV的路径标识,采用所提出的特征提取方法可以使AGV快速地完成模板的定位,即自身相对路径标识的位姿估计。4.在AGV实验平台上进行了路径跟踪实验。实验结果验证了摄像机标定结果是正确的,所选路径标识简单、有效,所提出的特征提取算法能快速完成特征的提取。视觉导航式AGV可通过对设定路径标识的检测进行导航,导航精度可以满足其实际导航要求。本文通过对视觉系统的标定、定位试验及路径跟踪试验等验证了所设计模板是合理的,提出的标识识别算法是有效可行的。本文所作的研究对以后的研究工作具有一定参考价值。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 AGV的发展现状及应用
• 1.1.1 国外的发展历史与现状
• 1.1.2 国内的发展历史与现状
• 1.2 AGV研究的关键技术
• 1.2.1 驱动技术
• 1.2.2 环境信息建模与理解
• 1.2.3 传感技术
• 1.2.4 路径规划技术
• 1.2.5 运动控制技术
• 1.3 AGV的视觉导航系统
• 1.3.1 AGV导航方式
• 1.3.2 AGV视觉导航技术的发展及现状
• 1.3.3 立体视觉研究的内容
• 1.4 选题意义及本文研究的主要内容
• 2 视觉导航式AGV
• 2.1 AGV的组成
• 2.1.1 AGV本体
• 2.1.2 感知系统
• 2.1.3 控制系统
• 2.2 差速驱动AGV运动控制模型
• 2.2.1 AGV状态方程
• 2.2.2 AGV控制方程
• 2.3 AGV的视觉导航系统
• 2.3.1 AGV的视觉导航系统组成
• 2.3.2 AGV视觉导航模型
• 2.4 本章小结
• 3 视觉模型与摄像机标定
• 3.1 摄像机模型（针孔摄像机模型）
• 3.2 立体视觉模型
• 3.3 常见的摄像机标定方法
• 3.3.1 一般的摄像机标定技术
• 3.3.2 摄像机自标定技术
• 3.4 摄像机标定
• 3.4.1 标准模块结构和标定模板
• 3.4.2 标定标准模块的成像模型
• 3.4.3 标定
• 3.5 试验及其分析
• 3.6 双目视觉深度信息获取原理
• 3.6.1 双目视差法深度信息获取原理
• 3.6.2 双目路径标识带深度信息获取原理
• 3.7 本章小结
• 4 立体匹配与定位
• 4.1 匹配算法
• 4.1.1 基于灰度的匹配算法
• 4.1.2 基于特征的匹配算法
• 4.2 匹配基元
• 4.3 双目视觉定位试验
• 4.3.1 路径标识带
• 4.3.2 特征图标匹配
• 4.3.3 实验结论
• 4.4 本章小结
• 5 AGV路径跟踪实验
• 5.1 路径标识识别
• 5.1.1 地面道路标识
• 5.1.2 空中路径标识
• 5.1.3 侧面路径标识
• 5.2 导航试验
• 5.3 路径导航实验
• 5.4 实验结果分析
• 5.5 本章小结
• 6 全文总结及展望
• 6.1 全文总结
• 6.2 展望
• 致谢
• 参考文献
• 攻读硕士期间发表的论文