共融移动服务机器人导航与交互关键技术研究

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【关键词】 移动机器人  同时定位建图  人体检测  低成本激光雷达 

【出版日期】2019-06-01

【摘要】服务机器人因能满足日益增长的家庭生活需要,满足解决人口老龄化等问题的需要,受到广泛的关注。与人共融的移动服务机器人,作为机器人的典型代表,在家庭服务、迎宾导购、社区安防、物流配送等领域具有广泛的应用前景。但是,此类机器人中以环境感知与人机交互为代表的核心技术,在面向真实复杂场景使用时,仍然存在实现成本、易用性、稳定性等各方面的问题。如何克服低成本传感的数据质量差、不稳定等问题,从而实现低成本、高可靠、高稳定的定位导航、人体检测与交互技术,仍然需要在理论算法方面实现突破。本文以与人共融的移动服务机器人为对象,以低成本激光雷达和摄像头作为主要传感器数据输入,研究实现低成本激光雷达的扫描匹配核心算法,以及多传感器融合的建图与定位技术,构建可用于路径规划与快速重定位的地图。并在此基础上,进一步的研究机器人的全方位的人体感知与探知技术,为机器人实现与人共融的服务奠定基础。本文的主要研究内容与主要贡献在于:(1)面向低成本激光雷达噪声大、刷新率低、采用传统方法容易匹配丢失等问题,对低成本激光雷达的数据匹配问题开展了研究。(a)低成本激光雷达很容易发生的“缺失数据”,传统方法都是直接丢弃;本文这里首次指出,这类“缺失数据”同样蕴含特定场景信息,并提出了一种“缺失数据”特征的提取与比对算法,通过该算法,可以快速估算机器人的方向,进而提升匹配的运算速度与可靠性。(b)提出并改进了一种基于傅里叶变换的激光图像匹配的方法,该方法结合了缺失数据特征匹配、傅里叶变换图像匹配以及ICP(Iterative Closest Point)匹配,最终实现了快速稳定的、能适应较大噪声以及较大偏差的低成本激光扫描数据的匹配方法。该方法可以为采用低成本激光雷达的同步定位与建图(Simultaneous Localization And Mapping,SLAM)技术的实现提供有效支撑。(2)针对单一低成本激光雷达建图存在的误差累计过快、容易闭环失败的问题,提出并实现了一种激光和视觉结合的图优化SLAM算法方案。(a)在该方案中,基于新构建的激光-视觉信息联合误差函数,能够有效的减少单一激光或者单一视觉失败导致的匹配不稳定问题;同时,通过引入视觉特征的BoW(Bag of Words)匹配与激光数据匹配作为回环检测与匹配手段,也大大的提升了全局回环优化的稳定性与可靠性,进而大幅度提升了全局地图构建的可靠性。(b)在激光和视觉结合的SLAM系统中,我们进一步的提出了一种新的2.5D地图的构建形式与快速重定位算法,该地图同时包含稠密二维栅格障碍信息与稀疏空间特征点信息;针对不同视角同一位置的特征变化问题,创新性的提出允许用多个特征词组表示同一位置/物体的表达方式;基于该地图,可以在不增加过多运算存储的基础上,同时实现路径规划与快速重定位。该方法为机器人在实际多人干扰场景下的实用提供了解决办法。(3)针对机器人对人的全方位探测与定位问题,提出并实现了一种结合地图、多种传感器人体探测定位算法。在该算法中,针对机器人传感器视野之外无法检测人体的问题,提出了一种基于共享视觉的人体检测方法,通过人体佩戴无线图像传感器采集的人所在位置场景信息,机器人将该图像与特征地图关键帧进行匹配,实现超出视野范围的人体定位;在中近距离,基于激光雷达采集的数据,与地图进行比对,筛选人体候选区域,进而结合分类器进行人体的辨别,最终,机器人通过自主移动通过图像传感器检测定位人体,并实现交互。该方法为机器人实现有人环境下的与人共融与互动提供了基础。

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