【摘 要】
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移动机器人因自动化、智能化而广泛应用于工业、服务、物流等领域。实现移动机器人自动化、智能化的关键在于定位技术,如何实现定位算法的高精度、良好的实时性、高鲁棒性是目前国内外研究正追求的目标。论文选题来源于安徽省科技重大专项项目“复杂作业环境下重载铸造机器人研制”（项目号为16030901012）。本论文针对机器人定位技术展开了相关研究,主要包括一种改进的双目视觉里程计算法和一种视觉-惯导融合定位算法
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移动机器人因自动化、智能化而广泛应用于工业、服务、物流等领域。实现移动机器人自动化、智能化的关键在于定位技术,如何实现定位算法的高精度、良好的实时性、高鲁棒性是目前国内外研究正追求的目标。论文选题来源于安徽省科技重大专项项目“复杂作业环境下重载铸造机器人研制”（项目号为16030901012）。本论文针对机器人定位技术展开了相关研究,主要包括一种改进的双目视觉里程计算法和一种视觉-惯导融合定位算法,并实验验证了算法的性能。本文主要研究内容如下:（1）针对特征点提取和匹配图像特征计算量大的问题,结合光流法特点,提出特征点和光流法混合跟踪的双目视觉里程计。首先,描述了相机模型,使用Kalibr工具箱对双目相机进行标定获取相机内参;然后,根据特征点和光流跟踪基本原理,量化光流跟踪难度,设置合适阈值,并通过极线约束检测,以此为依据切换跟踪方法,改进ORB-SLAM2前端视觉里程计;最后,在KITTI数据集上,实验并对比了改进视觉里程计与ORB-SLAM2前端视觉里程计,分析了本文改进双目视觉里程计的定位精度和运行效率。（2）针对视觉里程计受光照、速度等因素影响较大的问题,采用基于滑动窗口的局部位姿优化方法,紧耦合双目相机、IMU信息,搭建视觉-惯导融合定位系统。首先,描述了本文视觉-惯导融合定位系统基本框架,并推导了 IMU预积分模型和IMU噪声模型,以视觉初始化得到的位姿作为初始值,对IMU陀螺仪偏差、加速度计偏差和速度初值进行计算完成联合初始化;然后,搭建一种紧耦合的滑动窗口的视觉惯导融合优化模型,定义系统状态量和目标函数,构建视觉和IMU误差项,根据Hessian矩阵的稀疏结构和边缘性特点求解多约束、多状态量优化模型;最后,通过imuutils对IMU标定,并根据Allan方差分析方法分析了标定结果。（3）设计实验验证视觉-惯导融合定位系统的定位精度和实时性能。首先,在Euroc数据集上,实验并对比了视觉-惯导融合定位系统与VINS-Mono的定位性能,评估了本文搭建的视觉-惯导融合定位系统的定位精度;然后,以小觅双目惯导相机为传感器,进行了相机-IMU联合标定;最后,在全向四轮移动小车上进行实验,以CPU占用率为指标,并分析了定位轨迹,验证了本文视觉惯导融合定位系统的计算效率和一般场景下的应用性能。本文相关研究有助于后续的移动机器人定位技术研究,包括视觉定位和视觉-惯导融合定位技术,对机器人、智能车辆、无人驾驶等领域有着重要的理论和实践意义。图[52]表[7]参[70]
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