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基于双目视觉的移动机器人室内导航方法的中期报告
1.研究背景
移动机器人的室内导航是机器人领域中的一个重要研究方向。当前的室内导航方法主要基于激光雷达、视觉传感器、惯性导航等技术，然而，这些方法都存在一定的限制或缺陷。如，激光雷达昂贵、安装难度大、对环境的依赖性强，视觉传感器受光照和物体遮挡影响较大，惯性导航容易积累误差等。因此，本文提出了基于双目视觉的移动机器人室内导航方法，以期能够克服这些限制和缺陷，提高机器人的导航性能。
2.研究方法
首先，在机器人上安装双目视觉传感器，获取机器人周围环境的立体图像。然后，采用双目视觉的三维重建技术，对环境进行建模，并提取地面平面和其他物体表面的特征点。接着，结合机器人的运动信息，使用扩展卡尔曼滤波算法实现姿态估计和运动跟踪，并建立机器人的全局地图。最后，使用深度学习技术对地图进行语义分割，识别出墙面、门、椅子、桌子等不同类型的物体，并利用这些信息实现机器人的导航和避障。
3.研究进展
目前，我们已完成了双目视觉传感器的安装和调试，并实现了立体图像的获取和处理。同时，我们还开展了对不同地面平面和物体表面特征点的提取和匹配算法的研究，并取得了初步的成果。接下来，我们将进一步完善算法，并进行实验验证，以评估该方法的导航性能和实用性。
4.研究意义
本文提出了一种基于双目视觉的移动机器人室内导航方法，从而克服了其他几种方法存在的限制和缺陷，提高了机器人的导航性能。该方法还具有较高的实用性，能够广泛应用于家庭机器人、无人超市、医疗机器人等领域，推动机器人技术的发展和应用。