【摘 要】
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移动机器人在工业生产的过程中发挥着重要作用,如自动导航小车（Automatic Guided Vehicle,AGV）在制造业领域中被广泛应用,然而由于工业环境越来越复杂以及生产任务频繁变换,移动机器人的功能要求越来越高。随着新一代人工智能技术的迅速发展,智能型引导车（Intelligent Guided Vehicle,IGV）的概念应运而生。IGV相比于传统的AGV,其柔性化程度和智能化程度更
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移动机器人在工业生产的过程中发挥着重要作用,如自动导航小车（Automatic Guided Vehicle,AGV）在制造业领域中被广泛应用,然而由于工业环境越来越复杂以及生产任务频繁变换,移动机器人的功能要求越来越高。随着新一代人工智能技术的迅速发展,智能型引导车（Intelligent Guided Vehicle,IGV）的概念应运而生。IGV相比于传统的AGV,其柔性化程度和智能化程度更高,在生产过程中调度更加灵活。视觉同步定位与建图（Visual Simultaneous Localization and Mapping,VSLAM）既视觉SLAM,通过对图片的运算就能获取IGV所处位置,使其无需借助任何固定标记物完成自主导航,是实现移动机器人高柔性化和高智能化的关键技术。本课题分析了目前视觉SLAM技术的发展现状以及所存在问题,并在此基础上通过融合深度学习和多视图几何的方法,提出一种动态环境下改进视觉SLAM方案,主要研究内容如下:（1）设计IGV系统,在ROS下对Kinectv2完成相机标定与图像配准,并提出了动态环境下改进视觉SLAM方案,为后续研究打下基础。（2）分析IGV运行过程中MASK R-CNN算法的不足,对算法的主干网络加入注意力机制MHSA,提高网络对全局特征的关注度,并进行CSP处理,减少参数量同时提高网络学习能力,在测试集中验证改进MASK R-CNN算法的分割准确率。（3）对ORB-SLAM2的前端视觉里程计进行改进,在跟踪线程中添加了物体识别、运动检测和动点滤除模块。物体识别模块使用改进MASK R-CNN实例分割算法获取场景中物体的类别信息和轮廓信息;运动检测模块则利用对极几何约束的距离偏差来设计运动检测算法,用于检测场景中物体的运动状态;而动点滤除模块用于滤除运动物体轮廓内的特征点,消除运动物体对SLAM算法的影响以提高算法在动态环境下的鲁棒性,最后使用TUM数据集对改进SLAM算法性能进行验证。（4）使用IGV搭载改进SLAM算法对实验室进行扫描,分别构建稠密点云地图、八叉树地图和二维栅格地图,从全局路径规划和局部路径规划出发,融合A星法和人工势场法设计了路径规划算法,并在实验室二维栅格地图中,实现IGV自主路径规划。
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