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        基于單目視覺SLAM的無人快遞車設計與實現(xiàn)

        2019-04-16 18:36:28霍彥希張誠誠董振宇陳偉張志捷
        科技傳播 2019年7期

        霍彥希 張誠誠 董振宇 陳偉 張志捷

        摘 要 為了解決快遞行業(yè)“最后一公里”耗時耗力難題,文章介紹了一種基于單目視覺SLAM的無人快遞車的設計方案,以OpenCR為控制核心,以無線WiFi技術為信息收發(fā)媒介,以單目SLAM技術為同時定位與地圖構建基礎,利用移動機器人導航技術,使無人快遞車與快遞員和收件人友好交互,完成路徑規(guī)劃并自主導航寄送快遞,實現(xiàn)高效便捷寄收快遞,具有成本低廉、操作簡單、簡潔高效等特點。

        關鍵詞 同時定位與地圖構建;移動機器人導航;路徑規(guī)劃

        中圖分類號 TP3 文獻標識碼 A 文章編號 1674-6708(2019)232-0117-02

        一種基于單目SLAM的無人快遞車能自主導航,將快遞員投遞到快遞柜的物品送至目的地,并在沿途能主動避障并重新規(guī)劃,這樣就大大提高了快遞員的效率,也給收件人提供了便利。

        1 無人快遞車設計方案

        根據(jù)功能需求,需要設計服務端模塊,人機交互模塊,構圖和導航模塊,底層運動控制模塊。對于PC及移動終端,其與OpenCR開發(fā)板和服務端選擇使用無線通信。OpenCR開發(fā)板與傳感器和里程計模塊選擇對應的USB接口或者串口。無人快遞車可完成以下功能:快遞員與無人快遞車進行交互,將快遞寄存在無人快遞車的快遞柜中,無人快遞車根據(jù)物流信息從服務端獲取收件人地址,自動導航至目的地址附近,將開柜二維碼加密后發(fā)送至收件人手機App并發(fā)送驗收提醒。收件人憑借二維碼開柜提取貨物確認簽收。使用分模塊設計,將敏感信息存儲在服務端,使敏感信息泄露可能性降低,簡化了快遞員操作流程,保護了收件人的隱私。

        2 構圖和導航模塊

        2.1 地圖構建模塊

        快遞員在首次使用無人快遞車前操控無人快遞車在工作區(qū)域進行地圖構建。無人快遞車在構圖過程中啟動激光雷達掃描外部環(huán)境,標記行駛過程中的障礙物體,將地圖保存在內(nèi)存中。

        基本工作原理為,激光掃描模塊利用Gmapping算法中使用的一種高效的Rao-Blackwellized粒子濾波將收取到的激光測距數(shù)據(jù)最終轉換為柵格地圖。粒子濾波要經(jīng)歷初始化、轉移、決策、重采樣、濾波、地圖生成6個階段。

        在構圖過程中采用激光雷達進行閉環(huán)檢測。因為道路場景比較復雜,因此地圖構建過程中選擇車流量較少的時候進行地圖構建,減少干擾因素,提高激光掃描匹配的成功率和準確度。匹配算法采用Olson算法。SLAM構建的靜態(tài)環(huán)境地圖將作為無人快遞車路徑規(guī)劃和導航過程中的靜態(tài)基準地圖。無人快遞車在導航過程將根據(jù)傳感器數(shù)據(jù)在靜態(tài)基準地圖的基礎上不斷更新動態(tài)地圖。如果遇到道路堵塞時將暫時更新靜態(tài)的地圖并覆蓋原先的靜態(tài)基準地圖。

        2.2 導航與避障模塊

        無人快遞車根據(jù)激光雷達構建的靜態(tài)地圖作為路徑規(guī)劃的基礎。根據(jù)從服務端獲取的當前收件人地址,無人快遞車將其標記在靜態(tài)地圖中,采用ROS中的Gmapping算法生成最佳導航路徑,并沿此路徑寄送快遞。在導航過程中啟用激光雷達不斷更新地圖,當遇到移動速度較快的動態(tài)物體時,無人快遞車根據(jù)單目相機多次掃描的結果預判是否有可能與其相撞。無人快遞車根據(jù)運動物體的運動軌跡重新規(guī)劃當前導航路徑進行主動避讓,同時不斷測試當前物體的運動軌跡,一旦無法避讓,則立即停止直到運動物體原理沖突路徑后再啟動導航模塊。

        當無人快遞車檢測到道路阻塞之后,無人快遞車將利用傳感器傳回的數(shù)據(jù)更新局部地圖,然后在更新后的地圖的基礎上重新規(guī)劃一條可行路徑。當所有路徑均不可行時,無人快遞車將退出此次導航,選擇下一收貨人地址進行配送。

        2.3 里程計模塊

        無人快遞車的里程計基于OpenCV中特征點的提取和匹配。采用SIFT特征點算法,使用組和層的結構在尺度空間上構建高斯差分金字塔;然后探索上一步建立的高斯尺度空間;通過高斯差分來識別潛在的對尺度和旋轉不變的特征點進而實現(xiàn)極值檢測及特征點的定位;基于圖像局部的梯度方向,分配給每個關鍵點位置一個或多個方向對特征方向進行賦值。通過上述步驟找到的SIFT特征點的位置、方向、尺度信息,最后使用一組向量來描述特征點及其周圍鄰域像素的信息最終生成特征描述子。特征點的匹配分為3個步驟:提取圖像中的關鍵點,根據(jù)得到的關鍵點的位置計算特征點的描述子,根據(jù)特征點的描述子進行匹配。

        3 軟件程序設計

        3.1 寄送模塊

        快遞員將貨物寄存在無人快遞車的快遞柜時,無人快遞車把快遞柜門的編號發(fā)送到服務端,服務端生成一個二維碼發(fā)送到收件人的手機App,并把二維碼和對應快遞柜門的編號的對應關系存儲起來,快遞員將所有的貨物寄存結束后設定無人快遞車開始寄送快遞。

        本模塊設計采用C++語言編寫,在main()函數(shù)中初始化變量。然后進入等待while(true)循環(huán),依次經(jīng)過等待輸入指令函數(shù)、確認貨物入柜函數(shù)、生成二維碼并發(fā)送提醒函數(shù)。這個三函數(shù)在while(true)中循環(huán),當快遞員完成投遞并輸入開始工作指令后,無人快遞車將開始進入自動導航寄送狀態(tài)。無人快遞車提取當前所送貨物的目的地址并在靜態(tài)地圖上標注,自動規(guī)劃當前位置到目的地址的最佳路徑并啟動自動導航,在寄送過程中通過激光距離傳感器模塊和視覺傳感器模塊不斷更新地圖并優(yōu)化導航路徑。

        3.2 送達提示模塊

        車輛每隔1秒檢測自身的位置,當檢測到目的地與自身位置的距離小于預先設定的閾值時,執(zhí)行送達提示函數(shù),無人快遞車給收件人發(fā)送二維碼和驗收提醒消息,收件人憑借二維碼打開相應的快遞柜,提取貨物并關閉快遞柜完成取貨操作。無人快遞車開始自主導航至下一收件人地址,直到所有快遞寄送完成后返回快遞員預先指定地址。

        本模塊包括定位查詢函數(shù)和驗收提醒函數(shù)。在寄送狀態(tài)中定位查詢函數(shù)負責查詢當前位置與目標位置的距離是否小于設定閾值,當檢測到當前位置與目標位置的距離小于設定閾值時,驗收提醒函數(shù)利用無人快遞車中內(nèi)置的無線網(wǎng)絡向服務端驗收提醒函數(shù)API接口發(fā)送請求,服務端將驗收消息推送到對應收件人手機App中。收件人憑自己手機上的二維碼在無人快遞車的二維碼掃描儀前掃描,無人快遞車根據(jù)二維碼的信息向服務端發(fā)送請求獲取對應快遞柜門的編號打開對應的快遞柜門,收件人完成取貨后無人快遞車將對未送的快遞進行排序,選擇距離當前位置最近的收件人地址進行派送,并開始重新規(guī)劃路徑。

        參考文獻

        [1]鄧明華,陳云紅,王晶晶.基于單目視覺的移動機器人SLAM系統(tǒng)構建[J].南方農(nóng)機,2019(1):20-21.

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        [3]楊雪夢,姚敏茹,曹凱.移動機器人SLAM關鍵問題和解決方法綜述[J].計算機系統(tǒng)應用,2018,27(7):1-10.

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