kinect和惯性导航系统组合的室内定位技术研究

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时间:2019-03-16

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1、分类号:i密级1U1;40630813UDC:学号南昌大学硕±硏究生学位论文Kinect和惯性导航系统组合的室内定位技术研究ResearchonIndoorPositioningTechnologyKinectAndInertialNavigationSystemIntegrated温熙培养单位(院、系):信息工程学院电气与自动化工程系指导教师姓名、职称:郭杭教授申请学位的学科口类:工学学科专业名称:控制科学与工程论文咎辩曰期:主〇6年6月午曰|’’答辩委员会巿席;评阅人’;-一-■—.2

2、〇16年6月曰tr,一、学位论文独创烛声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的。,研究成果据我所知,除了文中特别加W标注和致谢的地方外论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得南昌大学或其他教育机一构的学位或证书而使用过的材料。与我同工作的同志对木研究所做的任何贡献均已在论文中作了明硫的说明并表示谢意。学位论文作者签名(手写):吉雪亭兵V签字日期:2^^年6片斗H/二、学位论文版权使用授权书本学位论艾作者完全了解南昌大学有关保留、使用学位论文的规定,同意学校有权保留并向国家有关部口或机构送交论文

3、的复印件和电子版,允许论文被杳阅和借阅。本人授权南昌大学可臥将学位谁文的全部或部分内容编入有关数踞库进行檢索,可故采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、r编木学位论文。同时授权北京万方数据股份有限公司和中国学术期刊(光盘版)电子杂志杜将木学位论文收录到《中国学位论文全义数据库》和《中国优秀博硕±学位论"文全文"数据库》中全文发表,并通过网络向社会公众提供信息服务,同意按章程规巧享受相关权益。,学位论文作者签名(手写):导师签名(手写):签字曰期;年4片午曰签字曰期:年(月曰千、论文题目和健/V苗^如,全远的专成慶^接未在巧说非今

4、产姓名I襄驾A学号斗著UU1论文级别博上□硕±院/系/所导良刹复疋卢彎插嫂斬幸千窜马左^畫Email_备注y ̄开□保密(向校学化办申请获批准为"保密",年月后公弃3摘要摘要在室内机器人导航定位中,机器人的自主导航定位技术是机器人在室内实现路径规划、障碍物避障及到达目标位置的重要前提。由于室内的环境是复杂多变的,且室内环境的GPS信号很弱,导致无法使用GPS导航定位技术应用在室内移动机器人导航中。因而采用室内机器人常用的视觉传感器、惯性导航系统测量单元、里程仪等传感器,研究自主、稳定、快速的定位导航系统,对机器人在室内完成自主导航任务具有重大意义。本文主要

5、对以下三个方面的内容进行了研究和分析:1.介绍了捷联惯性导航工作原理和数字迭代算法,对四元数毕卡算法,等效旋转矢量法和圆锥运动时候的等效旋转矢量法进行了详细的分析,还介绍了惯性导航的误差模型,及捷联惯导位置,速度和姿态的更新算法。2.阐述了基于Kinect视觉传感器的导航定位算法原理,通过Kinect采集到的RGB图像和深度信息,对相邻两幅RGB图像进行SIFT匹配,并结合深度信息获得所有特征点对在Kinect坐标系下的三维坐标。通过一种适合于近景影像的绝对定向算法求出旋转矩阵和平移向量,通过室内实验证明,和传统的ICP算法相比,这种绝对定向算法实现了较高精度的室内机器人导航与定位。3.

6、对捷联惯性导航系统和单目视觉误差进行了分析,建立了以捷联惯导为主的状态方程和观测方程,并给出了基于Kinect和IMU的室内机器人组合导航系统的卡尔曼滤波方案。通过室内实验证明:卡尔曼滤波的组合导航系统较好地抑制了系统定位误差,比单独的基于Kinect视觉定位系统有效地提高了导航定位精度,并保证了机器人组合导航系统的定位精度和稳定性。关键词:Kinect;惯性测量单元;绝对定向;捷联解算;卡尔曼滤波IABSTRACTABSTRACTTherobotautonomousnavigationandpositioningtechnologyisanimportantprerequisiteto

7、achieveindoorrobotpathplanning,obstacleavoidanceandreachthetargetposition.SincetheGPSsignalindoorenvironmentisweak,cannotuseGPStechnologyapplicationinindoormobilerobotnavigation.Thusaccordingtoindoorrobotsensorsincludi

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