单目视觉自然路标辅助的移动机器人定位方法

针对很多场合下GPS信号会受到遮挡而无法使用,导致机器人定位精度下降很快的问题,提出一种基于单目视觉自然路标辅助的机器人绝对定位方法.在导航环境中的若干位置预先建立视觉路标库.机器人在利用惯导（INS）定位过程中,同时对采集到的单目图像和库中的视觉路标进行匹配.建立基于全局特征信息（GIST）和快速鲁棒算子（SURF）局部特征相结合的在线图像快速匹配框架,同时结合基于单目视觉的运动估计算法修正车体航向.最后利用卡尔曼滤波将视觉路标匹配获得的定位信息和INS有效地融合起来.结果表明,该方法有效地提高在GPS受限情况下惯性导航定位的精度和鲁棒性.     

一种面向移动机器人导航的自然路标提取方法

针对机器人定位和导航应用中人工路标存在的缺陷,设计了一种基于频域特性的显著性路标提取方法。该方法首先利用图像熵理论自适应选取因子平滑图像,随后在对立色彩空间上,利用频域显著性计算方法得到三通道色彩空间的显著图,并对其进行加权融合。同时考虑到路标一致性和噪声的因素,利用优化的K-means聚类结果,对最终的显著图进行掩膜操作,筛选出可供机器人导航应用的自然路标。实验验证了在常规环境下,相较于特征算子的直接匹配,视觉注意特征提取的显著像素达到了平均80%的检出率,并具有较高可重复性。后续基于自然路标的实际机器人导航实验进一步验证了方法的有效性。     

一种面向移动机器人导航的自然路标提取方法

针对机器人定位和导航应用中人工路标存在的缺陷,设计了一种基于频域特性的显著性路标提取方法。该方法首先利用图像熵理论自适应选取因子平滑图像,随后在对立色彩空间上,利用频域显著性计算方法得到三通道色彩空间的显著图,并对其进行加权融合。同时考虑到路标一致性和噪声的因素,利用优化的K-means聚类结果,对最终的显著图进行掩膜操作,筛选出可供机器人导航应用的自然路标。实验验证了在常规环境下,相较于特征算子的直接匹配,视觉注意特征提取的显著像素达到了平均80%的检出率,并具有较高可重复性。后续基于自然路标的实际机器人导航实验进一步验证了方法的有效性。     

变电站机器人视觉伺服系统研究

变电站巡检机器人替代人工巡检变电站设备,主要是机器人携带CCD摄像仪和红外成像仪,在固定点对目标设备的状态进行检测。由于机器人的定位误差和机器人本体自由度的误差,会造成机器人到固定点取图像时巡检目标偏移甚至丢失。采用Adaboost图像识别分类方法和光学成像原理组成视觉伺服控制系统,对机器人进行调整,使巡检目标保持在图像的中心位置。实验结果表明,机器人视觉伺服系统能有效避免机器人定位和自身误差带来巡检目标偏移和丢失的影响。     

基于CBL的双目视觉自主机器人定位

在需要机器人做出快速反应的环境中，为了解决通过廉价传感器(彩色视觉)实现自主机器人的定位，提出了基于约束路标(CBL)的双目视觉自主机器人定位方法．在CBL的路标测量类型中增加了直线的斜率，同时双目视觉的协作为定位提供了更多信息，提高了机器人位姿估计的准确度．实验结果表明了该方法的可行性和有效性．     

基于中心差分卡尔曼滤波器的快速SLAM算法

针对密集路标环境下机器人同时定位与地图创建(SLAM)速度缓慢以及一致性不够收敛,提出了一种使用Stirling多项式插值方法对非线性过程进行近似的卡尔曼滤波器,同时利用路标测量统计信息对SLAM过程中的状态向量和状态协方差进行动态调整的SLAM方法.此方法对预测方程和测量方程使用Stirling多项式插值方法可以近似到二级甚至是更高级的泰勒展开.使用路标统计信息动态计算各个路标对于当前时刻状态向量的权重,利用此权重进行状态向量和状态向量协方差动态调整.实验表明无论是在稀疏路标环境下还是在密集路标环境下此方法在内存占用、SLAM速度以及对机器人定位的一致性上都优于FASTSLAM.     

巡检机器人的主控软件设计与实现

介绍一种沿架空高压线路行驶的巡检机器人的控制硬件系统结构,并详细分析巡检机器人的功能需求,在此基础上确定巡检机器人控制软件的工作方式并对机器人本体主控程序进行详细设计.为达到实时高效的控制目的,根据WinCE多任务的特点,在EVC环境下采用多线程技术实现了主控软件的功能模块化,并详细介绍每个工作线程的工作过程.使用WINDOWS内核对象有效地实现了线程间的同步控制.利用MFC框架简化了软件设计方法,提高了软件的重用度及开发效率.实验表明,控制软件系统运行稳定,实时性好,能满足应用需求.     

基于人工路标的机器人视觉定位研究

自定位和位置估计是自主移动机器人最重要的能力之一。根据摄像机透视映射原理,确定内外参数来推算机器人位置。基于实验分析,提出了一种人工路标方案。通过建立以RGB的值域范围为分割点,分层实现彩色图像的目标与背景分离,从而完成了图像标志的识别。试验表明基于人工路标信息的视觉定位系统能够有效识别出机器人,实现反馈机器人的当前位置。     

危化品仓库安全巡检机器人系统设计与实验研究

为丰富高校危化品仓库的安全检查手段与提升应急响应能力,设计与实现了一种巡检机器人系统.首先在差速驱动的四轮移动底盘上集成里程计、单线激光雷达、带云台的彩色夜视与热成像相机、环境监测传感器套件等,构建巡检机器人移动平台.其次,融合里程计与激光雷达数据实现机器人同时定位与建图、巡检路径自定义与跟随.在巡检点处,利用图像关联分析对预定义的待观测物品进行定位及热成像测温.在巡检过程中,利用热成像相机与环境监测传感器实时感知环境参数并形成热力图轨迹,同时基于先验知识检测热图像中出现的入侵者.基于机器人操作系统集成相关算法及使用NodeJS开发远程人机交互Web系统.在真实环境下开展了有光照条件和无光照条件下的自主巡检实验,实验结果证实本文方法与系统可以满足高校危化品仓库安全巡检要求.     

变电站故障预警巡检机器人自主运动规划

针对当前变电站巡检无人化的场景需求,结合变电站的内部环境特征、巡检机器人运动学与动力学模型,提出智能巡检机器人自主运动规划方法与故障诊断方法.为克服传统蒙特卡洛算法中机器人绑架和粒子数固定问题,提出自适应蒙特卡洛定位算法,对巡检机器人位置实时定位,并与故障阈值的异常温度检测与报警算法相结合.通过真实场景下的路径规划与多种电力器件温度监测实验,证明了提出的方法能有效规划最优巡检路径与温度巡检任务.