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基于RGB-D相机的四足机器人环境感知与静步态规划研究

发布时间:2024-02-20 01:46
  足式机器人依靠离散支撑点运动,相较于轮式、蠕动式、履带式等其它移动方式,对行走路面的要求更低,灵活性更强。足式机器人中,四足机器人在保证稳定性的同时避免了机构的冗余,是机器人研究领域的热点方向之一。本文针对四足机器人在室内环境下的应用需求,选用RGB-D相机为主要外部环境传感器,研究四足机器人的环境感知与步态规划算法。主要研究内容如下:首先,基于视觉SLAM算法分析了室内环境的特点,提出结合视觉特征点与环境中的平面特征的视觉前端,研究点、面特征的提取、匹配以及运动求解算法。根据视觉里程计特点,选用基于位姿图的后端优化算法,设计回环检测,完成RGB-D SLAM算法设计,通过实验验证了点、面特征结合能有效地增强SLAM算法的鲁棒性。其次,研究四足机器人的步态规划,分析其运动学模型,构建起四足机器人的正、逆运动学方程。以稳定裕度为衡量基准提出了一种四足机器人的非连续静步态,包括机器人的重心轨迹规划与摆动足端轨迹规划,通过实验验证了四足机器人静步态运动时的稳定性。再次,将视觉SLAM算法生成的点云地图与四足机器人静步态结合,提出了基于点云地图的机器人路径规划算法。将点云地图转化为高程栅格地图...

【文章页数】:85 页

【学位级别】:硕士

【文章目录】:
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
    1.1 课题背景及研究的目的和意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 四足机器人导航研究现状
        1.2.2 同步定位与建图算法研究现状
        1.2.3 四足机器人步态规划研究现状
        1.2.4 国内外研究现状总结
    1.3 本文的主要研究内容
        1.3.1 基于点面特征的RGB-D视觉SLAM算法
        1.3.2 四足机器人的静步态规划
        1.3.3 基于点云地图的路径规划算法
第2章 基于点面特征的RGB-D视觉SLAM算法
    2.1 引言
    2.2 相机模型分析
        2.2.1 相机简介
        2.2.2 相机的内外参模型
        2.2.3 相机标定
    2.3 基于点、面特征的RGB-D视觉里程计
        2.3.1 视觉里程计算法框架
        2.3.2 点、面特征提取
        2.3.3 点、面特征匹配
        2.3.4 运动求解
    2.4 后端优化及回环检测
        2.4.1 基于位姿图的后端优化
        2.4.2 回环检测
    2.5 实验结果及分析
        2.5.1 特征提取与匹配实验
        2.5.2 基于点面特征的RGB-D视觉SLAM
    2.6 本章小结
第3章 四足机器人的运动学分析
    3.1 引言
    3.2 四足机器人结构选择
        3.2.1 四足机器人腿部拓扑结构
        3.2.2 四足机器人选择
    3.3 四足机器人的运动学分析
        3.3.1 正运动学分析
        3.3.2 逆运动学分析
    3.4 本章小结
第4章 四足机器人静步态规划
    4.1 引言
    4.2 四足机器人的稳定裕度
    4.3 四足机器人的迈步顺序
        4.3.1 四足机器人前进迈步顺序
        4.3.2 四足机器人转向迈步顺序
    4.4 四足机器人的重心轨迹规划
        4.4.1 四足机器人前进重心轨迹规划
        4.4.2 四足机器人转向重心轨迹规划
        4.4.3 四足机器人重心运动方程
    4.5 四足机器人的足端轨迹规划
        4.5.1 基于高程地图的足端落点高度提取
        4.5.2 四足机器人摆动足在移动坐标系{M}下的摆动轨迹
        4.5.3 四足机器人摆动足在躯干坐标系{B}下的摆动轨迹
    4.6 四足机器人的静步态规划仿真实验
        4.6.1 四足机器人仿真模型建立
        4.6.2 四足机器人行走实验
    4.7 本章小结
第5章 基于点云地图的机器人路径规划
    5.1 引言
    5.2 地形代价函数
        5.2.1 地形特征及计算方式
        5.2.2 地形代价地图
    5.3 机器人体心路径搜索
    5.4 基于点云地图的路径规划实验
        5.4.1 代价地图建立实验
        5.4.2 机器人路径规划实验
    5.5 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果
致谢



本文编号:3903650

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