室内定位技术在铺砖机器人中的应用

"陈俊杰的本科毕业论文主要探讨了如何解决铺砖机器人在室内施工场地的定位问题。文章分为两大部分：工程图数据提取和实时定位系统。在第一部分，研究者将DWG格式的工程图转换为JPG图像，然后运用OpenCV进行图像处理，检测出图像中的角点，并利用图论中的算法对角点进行定位排序。第二部分，通过已排序的角点在Qt环境中绘制等比例的工程图，进行栅格化处理，将砖块信息传递给机器人，同时结合UWB（超宽带）串口返回的数据，利用Python和C/C++的混合编程技术实现机器人的实时定位。关键词包括铺砖机器人、三边测量定位和混合编程。" 这篇论文详细阐述了针对铺砖机器人在实际工作场景中的室内定位问题，提出了一套综合解决方案。首先，作者关注到室内定位的需求，指出这一问题对于提高施工效率和精度的重要性。研究背景和现状显示，当前可能缺乏精确且适应复杂环境的定位方法，因此，该论文的研究具有现实意义。 在技术实现上，论文分为两个主要步骤。第一步是工程图数据的提取。这里采用的技术流程是将CAD格式（DWG）的工程图纸转换成JPG图像，然后应用计算机视觉库OpenCV来识别图像中的特征点，特别是角点。OpenCV是一个强大的开源库，用于图像处理和计算机视觉任务，能够有效地检测图像的显著特征。识别出的角点被进一步处理，利用图论的算法进行排序，这有助于后续的定位过程。 第二步是实时定位系统的构建。利用排序后的角点信息，论文中提到使用Qt进行等比例的工程图绘制。Qt是一个跨平台的应用程序开发框架，非常适合图形界面的开发。通过栅格化处理，将工程图划分成可操作的小区域，这些区域对应于“砖块”信息，这些信息可以被机器人理解并用于导航。机器人接收到这些信息后，结合UWB技术提供的定位数据，通过Python和C/C++的混合编程实现室内实时定位。UWB是一种无线通信技术，以其高精度和低功耗的特点，常用于室内定位系统。 总体来说，这篇论文展示了一个创新的机器人定位方案，结合了图像处理、图论算法、图形用户界面开发和无线通信技术，为实际的建筑工地提供了有效的自动化工具。混合编程的使用，即Python与C/C++的结合，确保了算法的高效性和灵活性。关键词揭示了论文的核心技术，包括基于三边测量的定位方法（Trilateration），这是一种常见的多点定位技术，以及混合编程的概念，表明了多种编程语言在解决复杂问题时的协同作用。