视觉与惯导融合的煤矿移动机器人定位方法.pdf

第47卷第3期 工矿自动化 Vol. 47 No. 3
2021年3月 Industryand MineAutomation
文章编号:1671-251X(2021)03-0046-07 DOI： 10. 13272/j. issn. 1671251x. 2020110049
视觉与惯导融合的煤矿移动机器人定位方法
张羽飞13 #马宏伟23 #毛清华23 #华洪涛13 #石金龙1
（，陕西 西安710054；
2西安科技大学机械工程学院. ，陕西西安710054；
，陕西西安710054） 扫码移动阅读
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（ORE ）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：①ORE 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ORE 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