摘 要
针对室内机器人移动导航定位存在的问题,该文研究了基于Kinect传感器的定位算法。该方法应用Kinect传感器采集了移动机器人运动过程中连续帧的彩色和深度信息;通过尺度不变特征变换算法匹配连续场景图像中的特征点对,经随机抽样一致性算法剔除点集中的误匹配点;利用Kinect的深度信息将可用点集的二维坐标转换到相机坐标系下的三维坐标;并使用绝对定向算法计算机器人在相邻位置上的姿态信息和平移量,从而提高了机器人的移动参数的计算精度。通过实验验证了该方法的可行性,且能够满足实时要求,可以同时进行定位与地图创建。
近年来,移动机器人导航技术得到了迅速发展,在现实环境复杂多变的情况下实现自主导航是一项关键的任务。由于其在室内导航时缺乏可靠的全球导航卫星系统(globalnavigationsatellitesystem,GNSS)信号, 所以相对于室外导航有着许多不同的挑战。因此, 室内机器人的自主导航技术得到了研究者们的广泛重视。实现室内机器人的自主导航存在若干方法, 国内外的研究者们主要采用了航位推算、主动信标定位、路标定位、基于地图的定位和基于视觉的定位等方法。上述所有方法都经过了广泛研究, 并应用于商业产品。而这些方法都存在各自的缺点与不足:航位推算会产生漂移; 主动信标导航需要专用硬件设置,其费用昂贵; 基于地图的导航容易受阻塞和篡改;基于视觉的导航系统连续性不足, 系统和算法比较复杂。
随着RGB-D 传感器的广泛应用,研究者们对其展开了大量研究,并且取得了显著成果。Kinect是Microsoft公司开发的一款低成本的3D 传感器,由RGB摄像头和红外摄像头组合而成,功能强大,具有较高的性价比, 而且能够获得环境的颜色信息和深度值, 为机器人同时定位与地图创建(simultaneous localization and mapping,SLAM)提供重要信息;在理想条件下,其可获得分辨率为3mm 的深度信息。其获取的环境深度值具有连续性、信息量大、受光线影响小等特点,因此,其被广泛应用于机器人避障、目标重构、目标跟踪和姿态控制等领域。
本文主要开展了基于Kinect的室内机器人自定位算法的研究。首先利用尺度不变特征变换(scaleinvariantfeaturetransform,SIFT)技术对由Kinect获得的RGB 图像进行特征点提取和匹配,利用图形处理器(graphicsprocessing unit,GPU)来提高计算效率, 并引用随机抽样一致性(randomsampleconsensus,RANSAC)算法去除误匹配点;然后采用绝对定向算法, 得到Kinect位姿和偏移量,从而获得移动机器人运动的轨迹。
Kinect因能够直接获得深度和彩色信息, 在机器人自定位创建中具有很好的应用前景。本文提出了一种基于Kinect的室内移动机器人自定位算法,该算法简单、精度较高。但机器人转弯时误差累积较大,还须进一步的研究。
引用格式:温熙,郭杭.室内移动机器人自定位方法[J].测绘科学,2016,41 (6):97-101.
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