本文主要探讨了基于OpenCV的工程图数据提取技术及其在UWB(Ultra-Wideband)定位系统中的应用,尤其关注在机器人领域的实践。文章介绍了研究背景和现状,指出在建筑工地中,室内定位对于自动化机器人如铺砖机器人的重要性。随着科技的发展,自动机器人在建筑行业的应用日益广泛,但室内定位依然是一个挑战,特别是需要精确导航的机器人。 研究的意义在于,通过有效地提取工程图数据,可以为机器人提供准确的工作路径信息,同时结合UWB定位技术,实现机器人的实时定位,提高工作效率和精度。文章的主要工作包括两个部分: 1. 工程图数据提取:从DWG格式的工程图转换为JPG图像,然后利用OpenCV库进行图像处理。OpenCV是一个强大的计算机视觉库,它提供了丰富的图像处理和特征检测功能。在这里,作者通过检测图像中的角点(Harris Corners),并应用图论算法对角点进行定位和排序,这有助于构建工程图的几何结构。 2. 实时定位系统:利用排序后的角点信息,通过Qt框架绘制等比例的工程图,对工作区域进行栅格化。栅格化使得机器人能够理解环境并规划路径。然后,机器人根据接收到的砖块信息进行作业。同时,通过UWB设备获取的串口数据,结合Python和C/C++的混合编程实现机器人的实时定位。UWB技术因其高精度和低功耗特性,在室内定位中得到了广泛应用。 混合编程是本文的另一个关键点,它结合了Python的易用性和C/C++的高效性能。Python用于处理高级逻辑和数据解析,而C/C++则用于底层计算和实时性要求高的部分,这种结合可以确保系统的灵活性和执行效率。 文章的章节安排如下: 1. 第1章概述:简述研究背景、现状、意义以及文章的主要研究内容。 2. 第2章相关技术和开发环境:详细讨论所用的技术,如OpenCV、Qt、UWB定位原理以及混合编程的实现方式。 3. 第3章...:可能涉及方法的详细介绍,包括图像处理、角点检测、排序算法和UWB数据解析。 4. 第4章...:实验设计与结果分析,展示数据提取和定位的准确性。 5. 第5章...:可能讨论遇到的问题、解决策略以及未来的研究方向。 通过这篇论文,读者可以了解到如何结合计算机视觉技术与无线定位技术,为机器人提供精确的环境理解和导航能力,这对于推动建筑行业的自动化和智能化具有重要的理论和实践价值。





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