基于特征點(diǎn)或光流的即時(shí)定位與地圖構(gòu)建算法（Simutaniously Localization and Mapping,SLAM）與GPS組成的導(dǎo)航系統(tǒng)能滿足無人機(jī)在大部分場景中的導(dǎo)航需求,但在光照變化大,紋理匱乏,定位精度要求高,GPS不穩(wěn)定的場景中,上述導(dǎo)航系統(tǒng)表現(xiàn)不佳。此情況一般出現(xiàn)在人造結(jié)構(gòu)環(huán)境中,例如射電望遠(yuǎn)鏡等。這類場景包含鋼架等結(jié)構(gòu)的邊緣產(chǎn)生的“線特征”。在SLAM中利用點(diǎn)和線組成的“綜合特征”進(jìn)行定位,將使無人機(jī)在紋理豐富或匱乏的場景中都能實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定、精確的導(dǎo)航。針對(duì)上述應(yīng)用需求,本文首先研究了線特征在SLAM中的應(yīng)用方法。理論層面,本文基于光束平差法（Bundle Adjustment,BA）,提出使用線段進(jìn)行運(yùn)動(dòng)估計(jì)的新方法,內(nèi)容包括線特征的空間表達(dá)定義、重投影誤差定義,以及重投影誤差函數(shù)關(guān)于相機(jī)位姿和三維線特征的雅可比矩陣推導(dǎo)。在此基礎(chǔ)上,為實(shí)現(xiàn)基于點(diǎn)線綜合信息的運(yùn)動(dòng)估計(jì),本文提出點(diǎn)線綜合圖優(yōu)化模型。實(shí)驗(yàn)表明,綜合模型的估計(jì)精度相對(duì)純點(diǎn)特征模型提高11.24%。為在軟件層面實(shí)現(xiàn)綜合特征SLAM,本文著重研究了前端的實(shí)現(xiàn)方法。針對(duì)線段的篩選,本文提出一種用于線特征的外... 

【文章來源】：上海交通大學(xué)上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：137 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 背景與研究意義
    1.2 課題來源
    1.3 課題研究現(xiàn)狀
        1.3.1 SLAM基本算法簡介
        1.3.2 SLAM中線段特征的應(yīng)用
        1.3.3 無人機(jī)多傳感器融合算法
    1.4 研究內(nèi)容與論文框架
第二章 SLAM中線特征應(yīng)用方法研究
    2.1 李群和李代數(shù)意義下相機(jī)位姿的表達(dá)
    2.2 線特征表達(dá)與誤差選擇
        2.2.1 重投影誤差定義方式分析
        2.2.2 線特征的空間表達(dá)和誤差定義
    2.3 運(yùn)動(dòng)估計(jì)方法
        2.3.1 基于點(diǎn)特征的運(yùn)動(dòng)估計(jì)
        2.3.2 基于線特征的運(yùn)動(dòng)估計(jì)
    2.4 基于圖優(yōu)化的綜合特征運(yùn)動(dòng)估計(jì)
        2.4.1 圖優(yōu)化與應(yīng)用實(shí)例
        2.4.2 綜合特征運(yùn)動(dòng)估計(jì)的模型設(shè)計(jì)
    2.5 本章小結(jié)
第三章 綜合特征SLAM系統(tǒng)設(shè)計(jì)
    3.1 SLAM系統(tǒng)基本框架
    3.2 特征提取匹配的參數(shù)調(diào)整
        3.2.1 ORB特征點(diǎn)提取匹配的參數(shù)調(diào)整
        3.2.2 線段檢測(cè)和匹配的參數(shù)調(diào)整
        3.2.3 欠特征環(huán)境點(diǎn)線特征對(duì)比
    3.3 特征篩選方法設(shè)計(jì)
        3.3.1 點(diǎn)特征RANSAC框架簡介
        3.3.2 線特征RANSAC框架設(shè)計(jì)
        3.3.3 基于漢明距離篩選特征點(diǎn)
        3.3.4 基于長度和長度比值篩選特征線段
    3.4 跟蹤與后端機(jī)制
        3.4.1 幀間跟蹤方法
        3.4.2 關(guān)鍵幀機(jī)制
        3.4.3 回環(huán)檢測(cè)
    3.5 系統(tǒng)運(yùn)行效率優(yōu)化
    3.6 保證系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行的改進(jìn)
        3.6.1 綜合特征的篩選機(jī)制
        3.6.2 魯棒核函數(shù)
        3.6.3 運(yùn)動(dòng)模型
    3.7 本章小結(jié)
第四章 基于EKF的多傳感器融合導(dǎo)航系統(tǒng)設(shè)計(jì)
    4.1 EKF原理
        4.1.1 卡爾曼濾波器
        4.1.2 擴(kuò)展卡爾曼濾波器
    4.2 EKF數(shù)據(jù)融合算法設(shè)計(jì)
        4.2.1 系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型
        4.2.2 改進(jìn)的EKF軟件框架
        4.2.3 EKF的參數(shù)整定
    4.3 導(dǎo)航系統(tǒng)ROS程序架構(gòu)
    4.4 本章小結(jié)
第五章 仿真與實(shí)驗(yàn)分析
    5.1綜合特征SLAM的數(shù)據(jù)集驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)
        5.1.1 Kitti數(shù)據(jù)集簡介
        5.1.2 結(jié)果與分析
    5.2 綜合特征SLAM算法實(shí)際運(yùn)行測(cè)試
        5.2.1 綜合特征建圖
        5.2.2 定位和建圖結(jié)果分析
    5.3基于ROS和 GAZEBO的組合導(dǎo)航系統(tǒng)仿真實(shí)驗(yàn)
        5.3.1 仿真實(shí)驗(yàn)ROS架構(gòu)
        5.3.2 望遠(yuǎn)鏡測(cè)量軌跡的飛行要求
        5.3.3 仿真結(jié)果與循跡飛行分析
    5.4 室外飛行測(cè)試
        5.4.1 硬件測(cè)試平臺(tái)簡介
        5.4.2 控制系統(tǒng)驗(yàn)證
        5.4.3 慢速飛行測(cè)試
        5.4.4 綜合特征SLAM導(dǎo)航系統(tǒng)測(cè)試
        5.4.5 GPS不穩(wěn)定工況測(cè)試
    5.5 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
附錄1 室外飛行測(cè)試航點(diǎn)數(shù)據(jù)
附錄2 計(jì)算機(jī)硬件配置表
附錄3 ZED雙目相機(jī)參數(shù)表
附錄4 仿真時(shí)的ROS框圖
附錄5 實(shí)際飛行時(shí)的ROS框圖
致謝
攻讀學(xué)位期間的學(xué)術(shù)成果


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]新疆奇臺(tái)110米射電望遠(yuǎn)鏡[J]. 王娜.  中國科學(xué):物理學(xué) 力學(xué) 天文學(xué). 2014(08)

碩士論文
[1]基于點(diǎn)線綜合特征的雙目視覺SLAM方法[D]. 謝曉佳.浙江大學(xué) 2017



本文編號(hào)：3254835