【摘 要】
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随着社会的不断进步与经济的不断发展,超市行业持续蓬勃发展。超市营运过程中仓储管理必不可少,超市仓储管理核心在于物资配送,当前物资配送主要依靠人工作业,人工作业效率较低,此外我国人力成本也越来越高,机器人配送可以较好地解决这些问题。超市仓储环境通常较为复杂,机器人在此环境实现自身的定位是目前面临的挑战,利用同步定位与地图构建(Simultaneous Localization And Mapping
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随着社会的不断进步与经济的不断发展,超市行业持续蓬勃发展。超市营运过程中仓储管理必不可少,超市仓储管理核心在于物资配送,当前物资配送主要依靠人工作业,人工作业效率较低,此外我国人力成本也越来越高,机器人配送可以较好地解决这些问题。超市仓储环境通常较为复杂,机器人在此环境实现自身的定位是目前面临的挑战,利用同步定位与地图构建(Simultaneous Localization And Mapping,SLAM)技术可以较好的解决这一问题,本课题旨在利用SLAM技术进行超市仓储环境下机器人的定位研究。首先通过分析SLAM传感器性质,结合超市仓储纹理丰富、通道狭窄、颜色信息丰富、光照变化明显的特点,确立了将单目ORB_SLAM2系统融入超市仓储环境,建立适合超市仓储环境的机器人SLAM系统的研究方法。然后深入分析了单目ORB_SLAM2系统,针对单目ORB_SLAM2系统中一些默认参数设置对超市仓储的纹理丰富、通道狭窄环境并不十分适合的问题,对参数进行了优化,实验结果表明参数优化后的系统更适用于超市仓储环境下的机器人定位。针对单目ORB_SLAM2系统中图像特征点提取算法对超市仓储光照变化敏感的不足,结合超市仓储颜色丰富的特点融合颜色信息对特征点提取算法进行了改进,实验结果表明改进特征点提取算法提高了对超市仓储光照变化的鲁棒性。针对单目ORB_SLAM2系统自带“字典”冗余低效的问题,制作了更适合超市仓储环境的“字典”,实验结果表明自制“字典”能有效实现超市仓储图像相似性判别且内存占用更小。最后利用优化参数、改进特征点提取算法、自制“字典”搭建了改进单目ORB_SLAM2系统,与原始系统在公开数据集上进行了实验对比,结果表明改进系统在环境纹理丰富、颜色信息丰富、光照变化明显的场景中定位效果更好。对改进单目ORB_SLAM2系统进行了超市仓储环境的机器人定位实验,结果表明改进单目ORB_SLAM2系统能有效实现超市仓储环境下机器人的同步定位。
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