本文關(guān)鍵詞：基于Kinect和視覺(jué)詞典的三維SLAM算法研究

  更多相關(guān)文章： 三維SLAM 閉環(huán)檢測(cè) 視覺(jué)詞典 圖形處理器 通用迭代最近點(diǎn)算法 增量平滑和建圖

【摘要】：隨著移動(dòng)機(jī)器人的逐步普及與發(fā)展,機(jī)器人技術(shù)被譽(yù)為21世紀(jì)極具發(fā)展?jié)摿Φ氖箢I(lǐng)域之一,然而作為機(jī)器人的關(guān)鍵技術(shù)之一的同時(shí)定位與地圖創(chuàng)建(Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)技術(shù)的研究具有很大的挑戰(zhàn)性。傳統(tǒng)解決SLAM問(wèn)題,一般采用卡爾曼濾波或者粒子濾波等濾波器方法,但這種方法存在誤差積累的問(wèn)題,并不適用于大規(guī)模地圖的創(chuàng)建。隨著SLAM的研究的深入,近年來(lái)出現(xiàn)的基于圖優(yōu)化理論的SLAM技術(shù)能很好的解決大規(guī)模建圖時(shí)的誤差積累問(wèn)題。但是圖優(yōu)化SLAM在計(jì)算傳感器位姿、閉環(huán)檢測(cè)以及圖優(yōu)化框架等研究上仍存在很多問(wèn)題�；谶@個(gè)現(xiàn)狀,本文在采用Kinect等RGB-D傳感器的基礎(chǔ)上提出了一種基于視覺(jué)詞典(bag-of-visual words, BVW)的三維SLAM算法,提高了整體算法的魯棒性。首先,本文仔細(xì)分析了常用特征的原理和優(yōu)缺點(diǎn),及針對(duì)室內(nèi)場(chǎng)景下的特征選取原則。最終本文采用基于GPU加速的SURF特征,提高了特征提取速度和極端場(chǎng)景的魯棒性。在圖像特征匹配上,本文提出了一種多策略組合的匹配算法,相對(duì)于傳統(tǒng)的基于隨機(jī)抽樣一致性(Random Sample Consensus, RANSAC)的匹配算法,通過(guò)原理簡(jiǎn)單的交叉匹配和k近鄰(k-Nearest Neighbor, kNN)匹配算法有效縮小了RANSAC匹配算法的初始匹配點(diǎn)對(duì),提高了匹配的速度。在計(jì)算相機(jī)位姿時(shí),常規(guī)的透視N點(diǎn)法(Perspective N Point, PnP)較依賴最終的特征匹配點(diǎn)對(duì)。而迭代最近點(diǎn)算法(Iterative Closet Point, ICP)算法收斂較慢,容易陷入局部最小值。本文提出一種基于隨機(jī)抽樣一致性的奇異值分解算法和通用迭代最近點(diǎn)算法(Generalized-ICP,G-ICP)的組合算法計(jì)算相機(jī)位姿。由于同時(shí)利用了圖像特征和點(diǎn)云,提高了在極端場(chǎng)景下位姿計(jì)算的魯棒性。相比于圖優(yōu)化SLAM中常用的基于隨機(jī)檢測(cè)和KD樹(shù)(K-Dimensional Tree, KD-Tree)的閉環(huán)檢測(cè)算法,本文提出了一種基于樹(shù)結(jié)構(gòu)的視覺(jué)詞典的閉環(huán)檢測(cè)算法,具備較高的檢測(cè)效率。最后利用增量平滑和建圖圖優(yōu)化算法(incremental Smoothing and Mapping, iSAM)得出機(jī)器人最終的姿態(tài)。多組實(shí)驗(yàn)的測(cè)試表明了本文所提出算法的有效性。
【關(guān)鍵詞】：三維SLAM 閉環(huán)檢測(cè) 視覺(jué)詞典 圖形處理器 通用迭代最近點(diǎn)算法 增量平滑和建圖
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41;TP242
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 第一章 緒論11-23
• 1.1 研究背景及意義11-15
• 1.2 研究現(xiàn)狀15-21
• 1.2.1 姿態(tài)計(jì)算的方法研究18-19
• 1.2.2 閉環(huán)檢測(cè)算法的研究19-20
• 1.2.3 圖優(yōu)化理論方面的研究20-21
• 1.3 論文整體結(jié)構(gòu)21-23
• 第二章 RGB-D傳感器介紹及數(shù)據(jù)獲取23-33
• 2.1 Kinect傳感器介紹23-27
• 2.1.1 Kinect硬件結(jié)構(gòu)23-25
• 2.1.2 Kinect成像原理25-27
• 2.2 數(shù)據(jù)采集27-33
• 2.2.1 數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理28-29
• 2.2.2 相機(jī)標(biāo)定29-33
• 第三章 特征匹配33-47
• 3.1 特征選取33-39
• 3.1.1 PFH特征33-34
• 3.1.2 SIFT特征34-36
• 3.1.3 SURF特征36-39
• 3.2 特征匹配39-41
• 3.3 姿態(tài)計(jì)算41-47
• 第四章 基于BVW的閉環(huán)檢測(cè)和丟失恢復(fù)47-59
• 4.1 閉環(huán)檢測(cè)目前存在的難題47
• 4.2 閉環(huán)檢測(cè)的作用47-51
• 4.3 基于分層樹(shù)結(jié)構(gòu)的BVW閉環(huán)檢測(cè)算法51-57
• 4.4 丟失恢復(fù)57-59
• 第五章 圖優(yōu)化求解SLAM算法59-69
• 5.1 SLAM的公式化表述59-60
• 5.2 基于卡爾曼濾波的SLAM求解方法60-61
• 5.3 基于粒子濾波的SLAM問(wèn)題求解方法61-62
• 5.4 基于圖優(yōu)化理論的SLAM問(wèn)題求解方法62-69
• 第六章 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)及結(jié)果69-81
• 6.1 系統(tǒng)組成69-70
• 6.2 軟件依賴70-71
• 6.3 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)以及實(shí)驗(yàn)結(jié)果71-79
• 6.4 實(shí)驗(yàn)分析79-81
• 第七章 結(jié)論81-83
• 參考文獻(xiàn)83-87
• 作者簡(jiǎn)介87
• 作者攻讀碩士期間完成的科研成果87

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