【摘 要】
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本文在总结现有星表巡视器所采用的导航手段的基础上,研究了融合深度图像的移动机器人定位与导航方法。传统移动机器人的深度图像导航大多依靠双目相机或全景视觉相机来采集
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本文在总结现有星表巡视器所采用的导航手段的基础上,研究了融合深度图像的移动机器人定位与导航方法。传统移动机器人的深度图像导航大多依靠双目相机或全景视觉相机来采集数据,但这类传感器的设计原理决定了其对光线、色彩与纹理特征较为敏感。而在太空中,根据人类掌握的现有资料,外星天体表面多为均匀单色的土壤,没有鲜明的纹理特征,因而采用此类传感器在星表进行导航很难获得很好的效果。通过对月球和火星表面环境的分析,论文设计了一种融合多传感器信息的自主导航移动机器人系统,该移动机器人采用深度相机(RGB-D Camera)作为主要视觉采集手段,由于深度相机是一种结构光编码测距式传感器,对于光照、色彩与纹理特征均不敏感,因而在星表环境预期可以获得很好的导航效果。论文设计的移动机器人系统主要有四大功能模块:深度图像采集、图像处理识别、路径规划决策和运动反馈与控制模块。深度图像的采集算法基于第三方开源库OPENNI开发,然后采用中值滤波、改进闭运算等算法对图像进行处理来滤除噪点;采用边界提取结合图像分割算法进行道路与障碍的识别与分离;全局路径采用GPS加动态规划导航算法,局部导航算法采用果蝇循迹算法;运动反馈系统则通过采集自身携带的超声波、行程计、电子罗盘等传感器的信息,通过处理计算获得机器人当前的运动状态。通过四功能模块的协同配合,最终实现了移动机器人在非结构化未知环境下的自主路径规划与导航。为了验证论文所提出的算法和硬件系统的有效性,在非结构化环境下进行了移动机器人自主导航与路径规划实验,并对实验结果进行了分析。
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