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系統識別號 U0002-1608201216581300
中文論文名稱 基於FPGA之視覺定位及建圖於移動式機器人
英文論文名稱 FPGA-based Visual Simultaneous Localization and Mapping for Mobile Robots
校院名稱 淡江大學
系所名稱(中) 機械與機電工程學系碩士班
系所名稱(英) Department of Mechanical and Electro-Mechanical Engineering
學年度 100
學期 2
出版年 101
研究生中文姓名 洪景泰
研究生英文姓名 Ching-Tai Hung
學號 699371216
學位類別 碩士
語文別 中文
口試日期 2012-07-18
論文頁數 71頁
口試委員 指導教授-孫崇訓
委員-王文俊
委員-王銀添
委員-邱智煇
委員-楊智旭
委員-孫崇訓
中文關鍵字 EKF  模糊控制  FPGA  SURF  SLAM  差速驅動二輪式移動機器人 
英文關鍵字 Extended Kalman Filter(EKF)  fuzzy control  Field Programmable Gate Array(FPGA)  Speeded-UP Robust Features(SURF)  simultaneous localization and mapping(SLAM)  two-wheeled mobile robot 
學科別分類 學科別應用科學機械工程
中文摘要 本論文將完成視覺定位及建圖(SLAM:Simultaneous Localization And Mapping)於二輪式移動式機器人,並將擴張型卡爾曼濾波器(EKF:Extended Kalman Filter)建立於現場可程式化閘陣列系統(FPGA: Field Programmable Gate Array)上。首先以機器人上之雙鏡頭感測器偵測立體影像,再使用SURF(Speeded-UP Robust Features)搜尋立體影像上之影像靜態地標,地標透過EKF估測機器人及地標的大地空間位置,最後利用模糊控制器完成移動式機器人控制,使移動式機器人可穩定行進於空間中並建立空間地圖。本論文成功簡化EKF運算量,並將其實現於FPGA上,同時將二輪式移動機器人運動學運用在EKF演算法中。最後本論文於實驗中證實簡化EKF之成效及SLAM系統之準確性。
英文摘要 For the issue of an autonomous mobile robot, the capabilities of localization and mapping are very important. In this paper, a visual simultaneous localization and mapping (SLAM) of a two-wheeled mobile robot (TWMR) is established by the extended Kalman filter (EKF) and speeded-up robust features (SURF). First, the stereo images are captured by a binocular vision system build on the mobile robot. Then the interest landmarks of an image are detected by SURF. The geometric relationship between landmarks and robot are derived by the kinematics of TWMR and EKF. The motion control of TWMR is based on fuzzy control design. We also reduce the computation demand of EKF and successfully implement the simplified EKF on the field-programmable gate arrays (FPGA) architecture. Finally, the practical experiments prove efficiency of the modified EKF and accuracy of the developed SLAM system.
論文目次 中文摘要 -I-
英文摘要 -II-
目錄 -III-
圖目錄 -V-
表目錄 -VIII-
第一章 緒論 -1-
1.1 研究動機與目的 -1-
1.2 文獻回顧 -3-
1.3 研究範圍 -4-
第二章 系統及硬體架構 -6-
2.1 實驗架構及流程圖 -6-
2.2 硬體介紹 -10-
2.2.1 車體介紹 -10-
2.2.2 FPGA晶片板 -16-
2.2.3 PC處理器及影像感測器 -17-
2.3 二輪式移動機器人運動學模型 -19-
第三章 雙眼視覺式SLAM -21-
3.1 雙眼視覺地標偵測 -21-
3.1.1 地標偵測 -21-
3.1.2 地標描述特徵 -24-
3.1.3 立體影像地標之視覺向量 -25-
3.2 SLAM地標管理 -27-
3.3 EKF狀態估測 -30-
3.3.1 EKF架構 -30-
3.3.2 EKF狀態建立 -32-
3.4 EKF改良結果 -37-
第四章 模糊控制 -39-
4.1 二輪式移動機器人控制模型 -40-
4.2 車體前進速度控制 -41-
4.3 車體轉角速度控制 -44-
第五章 實驗結果及分析 -48-
5.1 實驗一:影像地標定位估測 -48-
5.2 實驗二:系統改良比較 -50-
5.3 實驗三:直線定位 -52-
5.4 實驗四:往返行進定位 -55-
5.5 實驗五:手持式無轉距自轉SLAM -64-
第六章 結論與未來展望 -69-
6.1 結論 -69-
6.2 未來展望 -69-
參考文獻 -70-

圖 1.1 SLAM定位說明圖.[1] -1-
圖 1.2 SLAM建圖說明圖.[1] -2-
圖 2.1實驗硬體架構圖 -6-
圖 2.2實驗流程圖 -8-
圖 2.3實驗機體 -8-
圖 2.4實驗執行時間說明圖 -9-
圖 2.5受控車體 -10-
圖 2.6 PMS5005主控晶片板 -11-
圖 2.7 RS232轉接器 -12-
圖 2.8 PWM控制訊號與車輪速度關係函數 -13-
圖 2.9車輪速度誤差量 -14-
圖 2.10高斯分布圖 -15-
圖 2.11移動式機器人之惰輪 -15-
圖 2.12 FPGA晶片板 -16-
圖 2.13影像感測器 -18-
圖 2.14二輪車運動圖.[15] -19-
圖 3.1音階層數與盒子濾波器尺寸關係圖 -22-
圖 3.2盒子濾波器.[6] -22-
圖 3.3音階層數與地標尺寸挑選說明圖 -23-
圖 3.4 haar小波濾波器.[6] -24-
圖 3.5影像地標描述特徵.[6] -24-
圖 3.6雙眼立體視線向量.[6] -26-
圖 3.7動態搜尋視窗說明圖 -28-
圖 3.8 a間隔視窗使用前 -29-
圖 3.8 b間隔視窗使用後 -29-
圖 3.9 a相似度比對機制使用前 -30-
圖 3.9 b相似度比對機制使用後 -30-
圖 3.10 EKF流程圖.[5] -31-
圖 3.11透視投影法.[6] -35-
圖 3.12鏡頭視線座標與空間座標 -36-
圖 4.1模糊控制器 -40-
圖 4.2前進速度控制 -41-
圖 4.3目標距離差(Input 1)的歸屬函數圖 -42-
圖 4.4車體前進速度(Input 2)的歸屬函數圖 -42-
圖 4.5前進PWM調整變數(Output)的歸屬函數圖 -43-
圖 4.6前進速度控制之模糊規則庫 -43-
圖 4.7轉角速度控制 -44-
圖 4.8車體角度(Input 1)的歸屬函數圖 -45-
圖 4.9車體轉角速度(Input 2)的歸屬函數圖 -45-
圖 4.10轉角PWM調整變數(Output)的歸屬函數圖 -46-
圖 4.11轉角速度控制之模糊規則庫 -46-
圖 5.1實驗一:地標擷取影像 -49-
圖 5.2實驗二:系統改良(前)平均運算時間 -51-
圖 5.3實驗二:系統改良(後)平均運算時間 -51-
圖 5.4實驗三:實驗場地 -52-
圖 5.5實驗三:使用控制系統(前)定位落點(12筆數據) -53-
圖 5.6實驗三:使用控制系統(後)定位落點(12筆數據) -54-
圖 5.7實驗四:實驗場地 -55-
圖 5.8實驗四:前進速度控制往返行進定位九張截圖 -57-
圖 5.9實驗四:前進與轉角速度控制往返行進定位九張截圖 -58-
圖 5.10實驗四:前進速度控制往返行進定位路徑圖 -59-
圖 5.11實驗四:前進與轉角速度控制往返行進定位路徑圖 -61-
圖 5.12實驗五:實驗場地 -64-
圖 5.13實驗五:手持式無轉距自轉SLAM(0度) -65-
圖 5.14實驗五:手持式無轉距自轉SLAM(10度) -65-
圖 5.15實驗五:手持式無轉距自轉SLAM(20度) -66-
圖 5.16實驗五:手持式無轉距自轉SLAM(30度) -66-
圖 5.17實驗五:手持式無轉距自轉SLAM(40度) -66-
圖 5.18實驗五:手持式無轉距自轉SLAM(50度) -67-
圖 5.19實驗五:手持式無轉距自轉SLAM(60度) -67-
圖 5.20實驗五:手持式無轉距自轉SLAM(70度) -67-
圖 5.21實驗五:手持式無轉距自轉SLAM(80度) -68-
圖 5.22實驗五:手持式無轉距自轉SLAM(90度) -68-

表 2.1車體機構規格 -11-
表 2.2串列埠數據格式 -12-
表 2.3 FPGA規格表 -16-
表 2.4 PC規格 -17-
表 2.5影像感測器規格 -18-
表 5.1實驗一:地標擷取數據 -49-
表 5.2實驗三:使用控制系統(前)定位落點(30筆數據) -53-
表 5.3實驗三:使用控制系統(後)定位落點(30筆數據) -54-
表 5.4實驗三:數據統計表 -54-
表 5.5實驗四:車體折返實驗之角度誤差數據 -56-
表 5.6實驗四:前進速度控制往返行進定位路徑數據 -60-
表 5.7實驗四:前進與轉角速度控制往返行進定位路徑數據 -62-

參考文獻 [1]H. Durrant-Whyte, and T. Bailey, “Simultaneous localization and mapping: part I,” IEEE Trans.Robotics & Automation Magazine, vol. 13, pp. 99-110, Jun. 2006.
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[13]Dr. Robot Inc. , “WiRobot PMS5005 ProtocolReference Manual,” in the website http://DrRobot.com/,
[14]Altera 公司, “Quartus II handbook Version 10.1,” in the website
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[15]陳立新,離散切換式T-S模糊大型系統控制器設計,淡江大學機械與機電工程學系碩士論文,2011。
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