基于标定技术的自主跟随机器人设计开题报告

1. 研究目的与意义（文献综述）

在用户允许的前提下对运动目标进行“跟随”，已成为移动机器人产业的一大趋势。例如，caddytrek的电动高尔夫球童，通过跟踪兼做遥控器的皮带式模块，来帮助用户捡拾小球。而fiveelementrobotics公司有一款专门针对老年人和残疾人的轻量级机器人助手“budgee”，最高时速可达每小时2.4英里，如果用户走的太快，让它跟不上，它就会向用户发出提醒。“budgee”耳朵里内置声纳传感器，能实现“跟随”功能，而安装的其他传感器能防止它掉下楼梯、从高处跌落或撞上障碍物。

除了家用机器人外，商用、工业用机器人也开始向“跟随者”转换。harvestautomation公司打造的工业机器人，有更复杂“跟随”系统。该公司的机器人主要应用于农业和制造业领域，其中一款绰号“哈维”的机器人农夫hv-100已被投入使用，它能和农夫一样在田里、苗圃里干活。它内置的lndar传感器采用激光对面前的物体进行3d扫描，从而检测到障碍物及跟随用户。它顶部有个橙色扳手，如果用户不想让它继续跟着，拉下扳手就行。lndar传感技术还能实现“多人跟随”，这样一个人就能带领一个机器人队伍。harvestautomation正在开发针对仓储和制造业的新型机器人，新型机器人比hv-100便宜，目前还处于原型阶段。

在国内，许多大学和科研院所也都开展了研究。西北师范大学开发出的跟随机器人可以帮助学生搬运书本；浙江大学的韦巍教授带领的团队基于单摄像头开发了一种跟随机器人;杭州电子科技大学的周文晖教授也对跟随机器人系统进行了理论及应用研究。移动机器人跟随技术主要基于测距传感器和视觉传感器两种，以及两者的融合。其中，测距传感器可用于有效避障，而视觉传感器可识别被跟踪对象及其动作特点，实现对目标的稳定跟随。

2. 研究的基本内容与方案

研究的基本内容：

（1）基于被跟踪对象上平面几何模板的机器人自标定

机器人上安装的摄像头，通过观测被跟踪对象上预先安装的模板，计算被跟踪对象与机器人的距离、被跟踪对象在机器人坐标系中的方位，以及被跟踪对象的主轴在机器人坐标系中的三维姿态等。

3. 研究计划与安排

第1周—第4周查阅资料和制定方案；

第5周—第9周进行硬件设计与调试，设计标定算法，及机器人控制策略。

第10周—第13周进行系统调试；

4. 参考文献（12篇以上）

[1]虞旦, 韦巍, 张远辉. 基于单目视觉的移动机器人跟随[J]. 仪器仪表学报, 2010 (3): 659-664.[2]朱金成. 自主跟随机器人系统研究与实现[D]. 杭州电子科技大学, 2014.[3]Cai J, Matsumaru T. Human detecting and following mobile robot using a laser range sensor[J]. Journal of Robotics and Mechatronics, 2014, 26(6): p718-734.[4]Fod A, Howard A, Mataric M J. A laser-based people tracker[C]//Robotics and Automation, 2002. Proceedings. ICRA'02. IEEE International Conference on. IEEE, 2002, 3: 3024-3029.[5]Isobe Y, Masuyama G, Umeda K. Human following with a mobile robot based on combination of disparity and color images[C]//Mecatronics (MECATRONICS), 2014 10th France-Japan/8th Europe-Asia Congress on. IEEE, 2014: 84-88.[6]Wong C, Kortenkamp D, Speich M. A mobile robot that recognizes people[C]//Tools with Artificial Intelligence, 1995. Proceedings., Seventh International Conference on. IEEE, 1995: 346-353.[7]周霞, 何建忠, 王宝磊. 多传感器信息融合伺服的移动机器人快速跟随[J]. 计算机工程与设计, 2013, 34(6): 2247-2251.[8]Zhang Z. Flexible camera calibration by viewing a plane from unknown orientations[C]//Computer Vision, 1999. The Proceedings of the Seventh IEEE International Conference on. IEEE, 1999, 1: 666-673.[9]王锋, 程敏, 陈小平. 面向机器人室内建图的 RGB-D 图像对齐算法[J]. 机器人, 2015, 37(2): 129-135.[10]Hiremath S A, Van Der Heijden G W A M, Van Evert F K, et al. Laser range finder model for autonomous navigation of a robot in a maize field using a particle filter[J]. Computers and Electronics in Agriculture, 2014, 100: 41-50.[11]Prikhodko I P, Merritt C, Gregory J A, et al. Continuous self-calibration canceling drive-induced errors in MEMS vibratory gyroscopes[C]//Solid-State Sensors, Actuators and Microsystems (TRANSDUCERS), 2015 Transducers-2015 18th International Conference on. IEEE, 2015: 35-38.[12]杨扬, 曹其新, 朱笑笑, 等. 面向机器人手眼协调抓取的 3 维建模方法[J]. 机器人, 2013, 35(2): 151-155.[13]曲道奎, 杜振军, 徐殿国, 等. 移动机器人路径规划方法研究[J]. 机器人, 2008, 30(2): 97-101.[14]Whelan T, Johannsson H, Kaess M, et al. Robust real-time visual odometry for dense RGB-D mapping[C]//Robotics and Automation (ICRA), 2013 IEEE International Conference on. IEEE, 2013: 5724-5731.[15]移动机器人技术及其应用: Mobile robot technology and it's applications[M]. 电子工业出版社, 2007.