信息物理系统信息采集：基于二维码的机器人定位与导航方法
机器人学
2023-10-06 v1
摘要
在本文中，我们提出一种在信息物理系统中利用存储在二维码(Quick response codes)中的四个特征点的精确地理坐标以及由相机拍摄的二维码图像中分析出的四个特征点的像素坐标来估计相机精确位置的方法。首先，设计P4P(Perspective 4 Points)算法，利用所选二维码的四个特征点唯一确定QR坐标系相对于相机坐标系的初始位姿估计值。第二步，设计流形梯度优化算法。将旋转矩阵和位移向量作为迭代初值，进行迭代优化以提高定位精度并获得更高精度的旋转矩阵和位移向量。第三步，将QR坐标系相对于相机坐标系的位姿转换为AGV(自动导引车)相对于世界坐标系的位姿。最后，在相同条件下对流形梯度优化算法与P4P解析算法进行仿真与比较。可见，当信噪比较小时，本文提出的流形梯度优化算法性能远优于P4P解析算法。随着信噪比增大，P4P解析算法性能趋近于流形梯度优化算法。当噪声相同时，特征点越多，流形梯度优化算法性能越好。
引用
@article{arxiv.2310.03470,
title = {Cyber Physical System Information Collection: Robot Location and Navigation Method Based on QR Code},
author = {Hongwei Li and Tao Xiong},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.03470},
year = {2023}
}