本文關(guān)鍵詞：室內(nèi)未知環(huán)境自主定位的自適應(yīng)加權(quán)快速擴(kuò)展信息濾波模型，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近年來，隨著三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理技術(shù)的發(fā)展，其中未知環(huán)境中自主定位，實(shí)現(xiàn)全局拼接有著廣闊的發(fā)展前景。以往的拼接不能實(shí)現(xiàn)在未知環(huán)境中自主的進(jìn)行特征點(diǎn)提取，自主完成點(diǎn)云數(shù)據(jù)的拼接，實(shí)現(xiàn)三維視圖重現(xiàn)。而且針對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)量之大，多特征信息之多，，利用全部的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行自主定位，其消耗的工作量是非常大的。而本文針對(duì)Kinect點(diǎn)云數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)室內(nèi)未知環(huán)境的自主定位進(jìn)行研究，由于Kinect數(shù)據(jù)精度的限制，及現(xiàn)有的序列式拼接算法遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足自動(dòng)定位精度要求，因此，提出一種基于室內(nèi)未知環(huán)境自主定位的自適應(yīng)加權(quán)的快速擴(kuò)展信息濾波模型，實(shí)現(xiàn)室內(nèi)未知環(huán)境的同時(shí)定位與創(chuàng)建地圖（SLAM）。 本文基于Kinect采集設(shè)備在單目立體視覺及激光測(cè)距相機(jī)的數(shù)據(jù)融合進(jìn)行室內(nèi)自主定位并且進(jìn)行三維重建的要求，針對(duì)不同特征信息對(duì)測(cè)站點(diǎn)位置姿態(tài)精度的不一致，對(duì)傳統(tǒng)濾波模型進(jìn)行改進(jìn)，構(gòu)建融合不同精度觀測(cè)量的自適應(yīng)加權(quán)快速擴(kuò)展信息濾波模型。該模型是采用上海地鐵隧道點(diǎn)云數(shù)據(jù)及Kinect深度影像生成的點(diǎn)云數(shù)據(jù)與攝像頭采集影像兩種數(shù)據(jù)源為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。具體研究的內(nèi)容包括以下方面：基于影像與BaySAC算法的點(diǎn)云拼接，用拼接轉(zhuǎn)換參數(shù)作為信息濾波的系統(tǒng)狀態(tài)信息向量；多特征信息（如室內(nèi)特征點(diǎn)、墻面擬合面的法向量、邊界線等信息）進(jìn)行自適應(yīng)性加權(quán)處理后，作為信息濾波中的觀測(cè)模型的觀測(cè)數(shù)據(jù)；根據(jù)多特征信息精度與測(cè)站點(diǎn)距離成反比的關(guān)系對(duì)特征信息進(jìn)行分類，實(shí)現(xiàn)信息矩陣的稀疏化。 本文采用Kinect采集的數(shù)據(jù)及隧道點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)包括：利用影像及BaySAC算法提取的特征點(diǎn)及根據(jù)擬合面或中軸線提取多特征信息，實(shí)現(xiàn)多特征信息提取及信息融合實(shí)現(xiàn)三維特征觀測(cè)量加權(quán)實(shí)驗(yàn)；隧道中軸線自動(dòng)提取與室內(nèi)數(shù)據(jù)平面自動(dòng)提取，采用整體加權(quán)最小二乘法擬合中軸線，提高觀測(cè)值的精度；實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)加權(quán)的快速擴(kuò)展信息濾波模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的未知環(huán)境自主定位的自適應(yīng)加權(quán)的快速擴(kuò)展信息濾波模型能夠滿足在未知環(huán)境中自主定位的要求，提高了在全局坐標(biāo)系下的拼接精度；對(duì)Kinect點(diǎn)云數(shù)據(jù)的三維模型重建的要求基本上可以滿足。
【關(guān)鍵詞】：三維激光掃描 自主定位與地圖創(chuàng)建 擴(kuò)展信息濾波 Kinect 信息矩陣稀疏化
【學(xué)位授予單位】：中國地質(zhì)大學(xué)（北京）
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：P228
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-19
• 1.1 選題背景與意義10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-14
• 1.3 研究?jī)?nèi)容14-19
• 1.3.1 研究?jī)?nèi)容與方法14-16
• 1.3.2 技術(shù)路線與文章結(jié)構(gòu)16-19
• 第2章 常用定位算法19-27
• 2.1 同時(shí)定位與制圖算法19-25
• 2.1.1 同時(shí)定位與制圖算法特點(diǎn)19-20
• 2.1.2 SLAM 的方法20-25
• 2.1.2.1 粒子濾波器的 SLAM 方法20-21
• 2.1.2.2 FastSLAM 的 SLAM 方法21
• 2.1.2.3 擴(kuò)展卡爾曼濾波的 SLAM 方法21-22
• 2.1.2.4 擴(kuò)展信息濾波的 SLAM 方法22-25
• 2.2 SLAM 存在問題25-26
• 2.3 本章小結(jié)26-27
• 第3章 自適應(yīng)加權(quán)快速擴(kuò)展信息濾波模型27-51
• 3.1 擴(kuò)展卡爾曼濾波模型27-32
• 3.1.1 卡爾曼濾波原理27-32
• 3.1.1.1 線性卡爾曼濾波27-30
• 3.1.1.2 擴(kuò)展卡爾曼濾波30-32
• 3.2 自適應(yīng)性加權(quán)快速擴(kuò)展信息濾波模型32-50
• 3.2.1 理論基礎(chǔ)33
• 3.2.2 狀態(tài)空間和系統(tǒng)模型33-35
• 3.2.2.1 系統(tǒng)信息空間33-34
• 3.2.2.2 系統(tǒng)狀態(tài)模型34-35
• 3.2.3 系統(tǒng)增廣模型35-39
• 3.2.3.1 基于影像及 BaySAC 算法的雙站拼接35-38
• 3.2.3.2 增廣模型38-39
• 3.2.4 觀測(cè)模型39-47
• 3.2.4.1 多特征信息39-45
• 3.2.4.2 同名點(diǎn)觀測(cè)模型45-46
• 3.2.4.3 多特征觀測(cè)模型46-47
• 3.2.5 狀態(tài)增廣47-48
• 3.2.6 更新48
• 3.2.7 信息矩陣稀疏化48-50
• 3.3 本章小結(jié)50-51
• 第4章 實(shí)驗(yàn)與分析51-75
• 4.1 室內(nèi) Kinect 自主定位實(shí)驗(yàn)51-65
• 4.1.1 Kinect 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)51-52
• 4.1.2 基于影像及 BaySac 算法的雙站拼接52-53
• 4.1.3 多特征信息提取53-57
• 4.1.3.1 擬合擬合精度分析53-54
• 4.1.3.2 基于影像及 BaySAC 算法序列拼接精度54-56
• 4.1.3.3 多特征信息拼接精度56-57
• 4.1.4 擴(kuò)展卡爾曼濾波模型57-58
• 4.1.5 擴(kuò)展信息濾波模型58-59
• 4.1.6 結(jié)合多特征的擴(kuò)展卡爾曼模型59-61
• 4.1.7 結(jié)合多特征的擴(kuò)展信息模型61-65
• 4.2 隧道點(diǎn)云數(shù)據(jù)自主定位實(shí)驗(yàn)65-74
• 4.2.1 隧道實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)65-66
• 4.2.2 中軸線自動(dòng)提取66-69
• 4.2.3 隧道數(shù)據(jù)自主定位實(shí)驗(yàn)69-74
• 4.3 本章小結(jié)74-75
• 第5章 結(jié)論與展望75-77
• 5.1 研究工作總結(jié)75
• 5.2 主要貢獻(xiàn)與創(chuàng)新75-76
• 5.3 進(jìn)一步工作與展望76-77
• 參考文獻(xiàn)77-82
• 研究生期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況82-83
• 致謝83

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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  本文關(guān)鍵詞：室內(nèi)未知環(huán)境自主定位的自適應(yīng)加權(quán)快速擴(kuò)展信息濾波模型，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：370891