【摘要】：在未知環(huán)境中,無人機(jī)(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)使用基于視覺的即時(shí)定位與地圖構(gòu)建算法(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)進(jìn)行定位與地圖構(gòu)建,受到越來越多人的關(guān)注。在GPS不能滿足其需求時(shí),SLAM算法是實(shí)現(xiàn)自主飛行和自主導(dǎo)航的關(guān)鍵算法之一。隨著無人機(jī)平臺的運(yùn)動(dòng),依賴于視覺的定位漂移會逐漸累積,而且無人機(jī)本身的負(fù)載能力有限,運(yùn)行速度快,不能像機(jī)器人一樣可以搭載多種傳感器幫助減小誤差的積累。雖然通過單機(jī)的回環(huán)檢測可以有效的減小誤差,但增加單個(gè)無人機(jī)的回環(huán)的個(gè)數(shù),相當(dāng)于增加了無人機(jī)的轉(zhuǎn)彎次數(shù),不僅給飛控系統(tǒng)帶來很大壓力,而且單位時(shí)間的覆蓋區(qū)域也顯著減少。因此在當(dāng)前的研究中,如何減小SLAM的定位和構(gòu)圖誤差,同時(shí)提高環(huán)境三維重建的速度具有重要的意義�；谏鲜龇治�,本文提出一種基于互回環(huán)檢測(Mutually Loop Closing,MLC)的方式實(shí)現(xiàn)多無人機(jī)的協(xié)作SLAM的框架,在此框架的基礎(chǔ)上改進(jìn)點(diǎn)云地圖的融合方法,通過仿真和無人機(jī)平臺的實(shí)驗(yàn),證明此方法有效解決單無人機(jī)的誤差問題,提高地圖構(gòu)建的精度和效率�；贛LC的多機(jī)協(xié)作SLAM框架,單個(gè)無人機(jī)向中央服務(wù)器傳輸關(guān)鍵幀信息,在中央服務(wù)器中實(shí)現(xiàn)后續(xù)的互回環(huán)檢測、點(diǎn)云地圖的融合、全局地圖優(yōu)化、位姿信息反饋等過程,從而實(shí)現(xiàn)多機(jī)SLAM的協(xié)作。關(guān)鍵幀信息包括由詞袋模型構(gòu)建的每一幀圖片的特征描述符和對應(yīng)的點(diǎn)云信息,避免了傳輸圖片帶來的帶寬受限和延遲問題。同時(shí)我們在互回環(huán)檢測算法所使用的特征選擇上,使用ORB特征代替BOW算法中常使用的SIFT特征,優(yōu)化了詞袋模型。最后優(yōu)化全局地圖,采用基于最小二乘法的圖優(yōu)化的方式,提高了優(yōu)化速度。在地圖的融合算法上,本文做了系統(tǒng)的分析和研究,在傳統(tǒng)迭代最鄰近(Iterative Closest Point,ICP)算法的基礎(chǔ)上提出改進(jìn)算法,使用改進(jìn)k-d樹ICP算法來提高地圖的融合性能,該算法使用k-d樹進(jìn)行最鄰近區(qū)域的搜索,提高算法的收斂速度,并且結(jié)合使用歐式距離閾值和方向向量閾值剔除錯(cuò)誤的點(diǎn)云匹配對,最終提高點(diǎn)云融合算法的性能。通過對兩幅點(diǎn)云分別采用ICP算法和改進(jìn)ICP算法進(jìn)行仿真對比,證明改進(jìn)算法的優(yōu)勢。
【圖文】：

過因?yàn)橐淮纹ヅ涞狞c(diǎn)非常多，會錯(cuò)誤的概率。相對于第一種，，第匹配的對象，此時(shí)的匹配速度快M 中[29]，采用了先利用圖像的匹征點(diǎn)進(jìn)行 ICP 匹配估計(jì)，得到兩幀RGBD 相機(jī)的視覺里程計(jì)部分，將細(xì)介紹。定介推出的一款深度相機(jī)，通過此相因?yàn)槠洳捎?USB 進(jìn)行供電，體積2-1 所示，Xtion2 相機(jī)有 3 個(gè)攝像左側(cè)的兩個(gè)攝像頭分別為基于紅外tion2 相機(jī)的參數(shù)表 2-1 所示：

尺寸大小 11 × 3.5 × 3.5cm使用距離 0.8-3.5m功耗 <4.5w重量 145g支持操作平臺 Windows 8/10Linux Ubuntu 14.04 16.04 17.04本課題研究使用開放自然交互（Open Natural Interactio，OpenNI）驅(qū)動(dòng) Xtion2相機(jī)，OpenNI 是在 2010 年 11 月研究出的一種可以兼容多種語言、兼容各種操作平臺的框架，使用該框架可以增強(qiáng)和改善軟件應(yīng)用和機(jī)器交互設(shè)備之間的協(xié)作能力。OpenNI 中定義了很多可以第三方編寫的通用的自然交互的標(biāo)準(zhǔn) API，方便了不同設(shè)備的接口的通信協(xié)作。使用 OpenNI 可以增強(qiáng)傳感器和中間件之間獨(dú)立性，因此開發(fā)人員可以方便使用數(shù)據(jù)格式來編寫應(yīng)用，而不需要考慮數(shù)據(jù)與傳感器之間的聯(lián)系。如圖 2-2 所示，為使用 OpenNI 獲得的 Xtion2 深度圖像和彩色圖像。深度圖中的黑色像素表示沒有深度值，通常是由于遮擋和距離超出范圍等原因造成的。
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：V279

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本文編號：2625552