基于OpenCV的工程图数据提取与UWB定位应用

需积分: 0 0 下载量 20 浏览量 更新于2024-07-01 收藏 2.73MB PDF 举报
"陈俊杰的本科毕业设计论文主要探讨了如何基于OpenCV进行工程图数据提取,并将其应用于UWB(Ultra-Wideband)定位系统中,以解决铺砖机器人在室内施工场地的定位问题。论文分为两部分,第一部分涉及工程图数据的处理和角点定位排序,第二部分则介绍了利用处理后的数据进行等比例工程图绘制和机器人的实时定位方法。" 这篇论文详细阐述了针对铺砖机器人室内定位技术的研究。首先,作者提到在实际施工环境中,室内定位是机器人高效工作的关键。为了解决这一问题,论文提出了一个两步解决方案。第一步,工程图数据的提取,涉及将DWG格式的图纸转换为JPG图像,然后利用OpenCV的图像处理功能来检测图像中的角点。OpenCV是一个强大的计算机视觉库,可以用于图像处理和分析。角点检测是图像特征识别的重要环节,而论文中提出的角点定位排序法运用了数据结构中的图论算法,旨在精确地定位和排序这些角点。 第二部分,论文介绍了如何使用排序后的角点信息。通过Qt框架,这些角点被用来等比例地绘制工程图。Qt是一个跨平台的应用程序开发框架,非常适合图形用户界面的构建。接着,论文提到了将工程图栅格化的过程,即将区域划分为一个个“砖块”,并将这些砖块的信息反馈给铺砖机器人,以便机器人能够理解施工场地的布局。最后,结合UWB定位系统,通过Python和C/C++的混合编程,实现对机器人在室内实时位置的准确追踪。UWB定位技术基于三角定位原理(Trilateration),能提供高精度的室内定位服务,而串口通信则用于机器人与系统的交互。 这篇论文不仅探讨了工程图数据的自动化处理方法,还展示了如何将这些数据有效地应用于机器人定位,尤其是在复杂的室内环境。它结合了计算机视觉、数据结构、图论、图形用户界面设计、无线定位技术和多语言编程等多个领域的知识,为铺砖机器人在建筑工地的自主导航提供了理论和技术支持。