视觉与惯导融合的煤矿移动机器人定位方法
张羽飞1
马宏伟2
毛清华2
华洪涛1
石金龙1
1.西安科技大学电气与控制工程学院,陕西西安 710054;陕西省矿山机电装备智能监测重点实验室,陕西西安 7100542.西安科技大学机械工程学院,陕西西安 710054;陕西省矿山机电装备智能监测重点实验室,陕西西安 710054
摘要：针对现有移动机器人单目视觉定位算法在光照变化和弱光照区域表现较差、无法应用于煤矿井下光照较暗场景的问题,通过非极大值抑制处理、自适应阈值调节等对快速特征点提取和描述(ORB)算法进行改进,采用随机抽样一致性(RANSAC)算法进行特征点匹配,提高了煤矿井下弱光照区域的特征点提取和匹配效率.针对仅靠单目视觉定位无法确定机器人与物体的距离及物体大小的问题,采用对极几何法对匹配好的特征点进行视觉解算,通过惯导数据为单目视觉定位提供尺度信息;根据紧耦合原理,采用图优化方法对惯导数据和单目视觉数据进行融合优化并求解,得到机器人位姿信息.实验结果表明:①ORB算法虽然提取的特征点数较少,但耗时短,且特征点分布均匀,可以准确描述物体特征.②改进ORB算法与原ORB算法相比,虽然提取时间有了一定的增加,但提取的可用特征点数也大大增加了.③RANSAC算法剔除了误匹配点,提高了特征点匹配的准确性,从而提高了单目视觉定位精度.④改进后融合定位方法精度有了很大提升,相对误差由0.6m降低到0.4m以下,平均误差由0.20 m减小到0.15m,均方根误差由0.24m减小到0.18m.
关键词：煤矿移动机器人单目视觉定位惯导融合定位特征点提取特征点匹配ORB算法RANSAC算法
分类号：TD67(矿山电工)
资助基金：国家自然科学基金(51834006)国家自然科学基金(51975468)
论文发表日期：2021-03-10
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 46-52 )
英文信息