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文档简介

面向室内移动机器人的INS视觉组合导航关键技术研究中期报告摘要：INS（惯性导航系统）和视觉导航系统的组合可以提高对室内移动机器人的定位和导航精度。本报告详细介绍了面向室内移动机器人的INS视觉组合导航关键技术研究的中期进展，包括传感器融合、状态估计、特征提取与匹配、路标提取等方面的工作。本研究将进一步探索如何解决传感器失效、环境变化等实际问题中产生的导航误差问题。关键词：INS；视觉导航；组合导航；机器人定位；机器人导航1.引言室内移动机器人在研究和应用领域中具有广阔的前景，如无人物流等。但是，机器人的定位和导航在室内环境中仍然具有一定的挑战性，这主要是由于传感器误差、环境变化、存在障碍物等等因素导致的。传统的惯性导航系统（INS）通过精确的测量机器人的线加速度和角速度来提供位置和姿态估计。但是，INS的精度受到堆积误差的影响，并且在环境变化或长时间的运动过程中容易失效。视觉导航系统是一种基于摄像机和视觉算法的定位和导航方法。它可以通过视觉特征的提取和匹配来估计机器人的位置和姿态。由于视觉导航系统具有较高的定位精度和无需附加传感器等特点，因此它已成为室内移动机器人导航中的一种重要的技术方案。INS和视觉导航系统的组合可以克服它们各自的限制，并提高对室内移动机器人的定位和导航精度。组合导航可以获取多传感器的信息，从而设置更准确的机器人位置和姿态。2.关键技术2.1传感器融合在INS和视觉导航系统的组合中，必须将两个系统的信息进行融合。INS使用的线加速度计和角速度计具有高精度和快速响应，但是在导航过程中会积累误差。视觉导航系统利用摄像机获得环境信息，但其精度容易受到光照、反射、距离、遮挡和图像噪声等因素的影响。因此，组合系统应该综合利用两个系统的数据信息提高机器人的定位和导航的精度。2.2状态估计状态估计是指利用机器人的传感器信息来估计其位置和姿态。INS和视觉导航系统都需要状态估计来提供机器人的位置和姿态。INS使用机器人加速度计和陀螺仪测量线加速度和旋转速度，提供机器人位置和姿态信息。视觉导航系统采用卡尔曼滤波器或扩展卡尔曼滤波器等技术，根据特征点的运动计算姿态以及估计机器人位置。我们需要对不同传感器的状态估计进行整合，避免积累误差并减少导航误差。2.3特征提取与匹配视觉导航系统通过特征点的提取和匹配对机器人的位置和姿态进行估计。不同的特征点提取和匹配算法对机器人的定位精度和鲁班度有明显的影响。我们需要评估和改进特征提取和匹配算法，以提高机器人的导航精度。2.4路标提取在移动机器人导航过程中，路标是指可以用于机器人的定位或导航的地标。在视觉导航系统中，路标可以是物体的角点、边缘、区域或其它在图像中有明显特征的区域等。我们需要开发有效的路标提取算法，以便于机器人准确地完成室内导航。3.结论本报告介绍了面向室内移动机器人的INS视觉组合导航关键技术研究的中期进展。将INS和视觉导航系统进行组合，可以提高机器人的定位和导航精度。通过传感器融合、状态估计、特征提取和匹配以及路标提取等方面的工作，

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