臺灣博碩士論文加值系統

摘要
本研究之目的為發展具有精準定位與偵測規避障礙物功能的戶外自動導航車系統。該系統包括移動站、參考站以及主控站。移動站含有運動功能的馬達制動系統、定位功能的GPS接收系統和電子羅盤、偵測障礙功能的雙眼相機系統和超音波系統；參考站具有的第二組GPS接收機可和移動站搭配提供更多定位資訊；主控站則利用無線網路，接收移動站的訊息監測載具的行為。
為進行即時GPS差分定位，我們採用LAMBDA(Least-squares Ambiguity Decorrelation Adjustment)演算法，經由降低整數周波值相關性以提高整數搜尋效率，以求得移動站和參考站兩組GPS接收機差分量之整數周波值。並使用卡曼濾波器(Kalman Filter)修正基線向量的估測值，配合電子羅盤提供的載具姿態，得到移動站的動態資訊。
在障礙物偵測部分，我們採用雙眼相機，透過雙眼立體視覺將影像資料解算得前方障礙物位置，並搭配多方向的超音波感測器偵測處於視覺死角或過於接近的障礙物。經實驗驗證，利用上述感測器所提供的障礙物資料，結合GPS定位及避障路徑演算規劃，我們所設計的無人載具系統確能即時避障，並順利抵達終點位置。

Abstract
The purpose of this thesis is to develop an unmanned-vehicle system capable of accurate positioning, obstacle detection, and collision avoidance. The whole system consists of three parts: base station, reference station, and moving vehicle. On the moving vehicle, a servo motor system is used to do motion control; ultrasonic sensors and a stereo camera are adopted for obstacle detection; an electronic compass and a GPS receiver are installed for vehicle positioning. On the reference station, another GPS receiver is used to provide more positioning data. The main station can monitor and control the unmanned vehicle.
For accurate positioning, a pair of GPS receivers can allow us calculate the vehicle position by Difference technique. By using the LAMBDA method (Least-squares Ambiguity Decorrelation Adjustment), we can resolve the integer ambiguity problem in an efficient process. Using Kalman Filter can further improve the performance of positioning, and the kinematic date of the vehicle can be obtained.
For obstacle-avoiding, we integrate the stereo camera system to detect and locate the obstacles in front of the vehicle, and ultrasonic sensors to detect nearby obstacles. After detecting the obstacles, a map of obstacles is then built, and a feasible path to the destination can be designed by applying the RRT(Rapidly-Random-Tree) technique. Experimental results show that the design process is sound, and the unmanned vehicle can indeed follow the path to the destination without colliding with obstacles.

目錄
致謝 I
摘要 II
ABSTRACT III
目錄 IV
圖目錄 VII
表目錄 X
第一章 緒論 1
1.1 前言 1
1.2 文獻回顧 1
1.3 研究內容簡述 2
1.4 論文架構 2
第二章 載具系統架構 3
2.1 整體系統架構 3
2.2 硬體設備架構 3
2.3 元件介紹 4
第三章 定位系統 10
3.1 GPS定位系統介紹 10
3.1.1 太空導航衛星部分 10
3.1.2 地面控制部分 10
3.1.3 使用者接收部分 11
3.1.4 GPS座標系統 11
3.2 差分定位技術 14
3.2.1 虛擬距離(Pseudo-range)觀測量模型 14
3.2.2 載波相位(Carrier-phase)觀測量模型 15
3.2.3 差分定位 15
第四章 即時動態定位演算設計 18
4.1 LAMBDA方法 18
4.1.1 求取周波未定值實數解 18
4.1.2 低相關化轉換 19
4.1.3 整數搜尋 22
4.2 解算位置修正 23
4.2.1 位置解算 23
4.2.2 卡曼濾波器遞迴程序 23
4.2.3 狀態方程式 24
4.2.4 量測方程式 25
4.2.5 強健型卡曼濾波器(Robust Kalman Filter)[8] 26
4.3 定位演算法流程 28
第五章 障礙偵測系統 29
5.1 雙眼視覺系統 29
5.2 超音波系統 30
5.2.1 超音波測距原理 30
5.2.2 感測器配置 31
第六章 路徑規劃設計 33
6.1 快速探索隨機樹 33
6.1.1 隨機樹的建構 33
6.1.2 路徑縮短 35
6.2 超音波避障規則庫 35
6.2.1 規則庫介紹 36
6.2.2 避障原理 36
6.3 避障模式整合 38
第七章 實驗結果與分析 39
7.1 RTK定位實驗結果 39
7.1.1 離線測試實驗 39
7.1.2 路測實驗 42
7.2 載具整合實驗 44
7.2.1 雙眼視覺測障與路徑規劃實驗結果 44
7.2.2 避障感測器整合實驗結果 45
7.3 椰林大道路測實驗 46
第八章 結論 49
參考文獻 50
附錄 52

參考文獻
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