基于視覺(jué)的掃地機(jī)器人導(dǎo)航系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、掃地機(jī)器人受到越來(lái)越多家庭的歡迎，但目前國(guó)內(nèi)絕大多數(shù)掃地機(jī)器人不具備自主導(dǎo)航能力、技術(shù)落后，少數(shù)具備自主導(dǎo)航能力的產(chǎn)品大多采用激光雷達(dá)導(dǎo)航技術(shù)，成本較高。國(guó)外先進(jìn)的掃地機(jī)器人主要采用了視覺(jué)導(dǎo)航技術(shù)，而國(guó)內(nèi)在這方面差距較大。本文在低成本的掃地機(jī)器人平臺(tái)上，設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了一套基于視覺(jué)的自主導(dǎo)航系統(tǒng)，主要工作包括:
　　1.分析掃地機(jī)器人自主導(dǎo)航的功能要求，概述了完整的掃地機(jī)器人導(dǎo)航系統(tǒng)必備的四大模塊:環(huán)境觀測(cè)與地圖構(gòu)建模塊、自主定位模塊

2、、路徑規(guī)劃模塊和運(yùn)動(dòng)控制模塊;完成了基于視覺(jué)的掃地機(jī)器人導(dǎo)航系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)，該系統(tǒng)應(yīng)用了課題組對(duì)天花板視覺(jué)定位和視覺(jué)測(cè)距的相關(guān)研究成果，采用ARM+STM32雙處理器架構(gòu)，ARM處理復(fù)雜的視覺(jué)計(jì)算和高層次建模與規(guī)劃，STM32完成底層傳感器數(shù)據(jù)的采集處理以及運(yùn)動(dòng)控制。
　　2.建立掃地機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)模型，對(duì)系統(tǒng)中各子模塊進(jìn)行詳細(xì)的理論推導(dǎo)和設(shè)計(jì)。機(jī)器人定位采用慣性定位+視覺(jué)定位的方案，使用視覺(jué)定位對(duì)慣性定位的累積誤差進(jìn)行校正，兼顧慣性

3、定位自主性高、實(shí)時(shí)性好和視覺(jué)定位誤差小的優(yōu)點(diǎn);根據(jù)視覺(jué)測(cè)距傳感器、紅外測(cè)距傳感器等獲取的環(huán)境障礙物信息構(gòu)建柵格地圖;采用局部規(guī)劃和全局規(guī)劃相結(jié)合的方案實(shí)現(xiàn)對(duì)工作空間的全覆蓋;采用分解的方法簡(jiǎn)化運(yùn)動(dòng)控制問(wèn)題，將運(yùn)動(dòng)控制劃分為ARM端的路徑跟隨和STM32端的運(yùn)動(dòng)指令執(zhí)行兩部分。
　　3.完成STM32子系統(tǒng)軟件的編寫(xiě)，闡述了STM32端傳感器數(shù)據(jù)采集與處理、運(yùn)動(dòng)指令執(zhí)行、串口通信的實(shí)現(xiàn)。重點(diǎn)介紹對(duì)霍爾編碼器以及紅外測(cè)距傳感器異常數(shù)據(jù)

4、的處理方法、運(yùn)動(dòng)指令執(zhí)行流程、PID控制器的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)。
　　4.在移植了OpenCV庫(kù)的Linux操作系統(tǒng)上，設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了ARM子系統(tǒng)軟件的多線(xiàn)程結(jié)構(gòu)用于各功能模塊的異步執(zhí)行。闡述了ARM端串口通信、慣性定位、地圖構(gòu)建以及路徑跟隨的實(shí)現(xiàn)。設(shè)計(jì)了一種改進(jìn)的連通域標(biāo)記算法，并基于該算法實(shí)現(xiàn)路徑規(guī)劃中目標(biāo)區(qū)域的搜索。
　　在搭建的掃地機(jī)器人樣機(jī)上進(jìn)行了單元測(cè)試和系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)。結(jié)果表明設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)的自主導(dǎo)航系統(tǒng)能滿(mǎn)足掃地機(jī)器人的自主導(dǎo)航需求