本文關(guān)鍵詞：基于分散模塊化技術(shù)的機器人同時場景識別與重建

  更多相關(guān)文章： 分散模塊化 深度學(xué)習(xí) 三維重建 機器人

【摘要】：為了實現(xiàn)室內(nèi)三維地圖與語義信息的關(guān)聯(lián),要求機器人在室內(nèi)移動過程中,不僅要建立可靠的環(huán)境地圖,同時要對場景中景物進行分類識別。而三維地圖創(chuàng)建、物體識別與分類等關(guān)鍵技術(shù)都是面向復(fù)雜圖像數(shù)據(jù)的處理任務(wù),嚴重制約移動機器人工作的實時性和準確性。針對上述問題,本文從移動機器人物品識別和三維場景重建關(guān)鍵性技術(shù)出發(fā),實現(xiàn)一種基于分散模塊化的機器人同時場景物識別與地圖重建系統(tǒng)。在該系統(tǒng)中,本文在RGB-D信息基礎(chǔ)上,利用圖像像素局部的八連通結(jié)構(gòu),融合深度優(yōu)先算法優(yōu)化原始深度圖,并通過采用RANSIC改進的ICP位姿估計方法進行環(huán)境地圖的三維重建;同時引入基于卷積深度學(xué)習(xí)模型的物體識別系統(tǒng),實現(xiàn)對室內(nèi)環(huán)境物品的識別與分類;并且采用分散模塊化技術(shù)對整體系統(tǒng)進行改進,提高系統(tǒng)的實時性和系統(tǒng)功能集成、擴展與升級的靈活性。最后針對分散模塊化后出現(xiàn)的系統(tǒng)信息處理不同步問題,提出為增加同步標識的方法,將識別與重建兩個處理進程并行統(tǒng)一于分散模塊化機器人系統(tǒng)。本文主要工作有如下幾方面:引入卷積深度學(xué)習(xí)模型實現(xiàn)機器人的場景物識別與分類。針對機器人物品識別問題,本文引入卷積深度學(xué)習(xí)模型,在識別過程中搭建8層深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其中包括5層卷積層和3層全連接層。本文中采用Caffe架構(gòu),并通過ImageNet的數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練,經(jīng)CUDA加速算法,實現(xiàn)機器人實時場景物識別與分類。實現(xiàn)基于RGB-D信息的三維場景構(gòu)建技術(shù)通過Kinect獲取場景的彩色和深度圖像,結(jié)合深度優(yōu)先算法對原始深度圖進行濾波,引入關(guān)鍵幀機制,并結(jié)合RANSAC的ICP迭代近鄰點算法求解機器人位姿,將深度信息變換為三維點云,進而生成三維地圖。采用分散模塊化技術(shù)改進整體系統(tǒng)結(jié)構(gòu)采用分散模塊化技術(shù),將識別系統(tǒng)與重建系統(tǒng)進行并行化,為原始圖像增加同步標識,不僅在提高系統(tǒng)實時性的同時使系統(tǒng)結(jié)構(gòu)更加靈活,而且增加了功能構(gòu)件可重用性,使系統(tǒng)具備跨平臺和兼容多種編程語言的優(yōu)點。以先鋒3為實驗機器人平臺,在實驗室的真實環(huán)境下,對本文所述的分散模塊化機器人系統(tǒng)進行實驗,實驗結(jié)果驗證了本文所提出的基于分散模塊化技術(shù)的機器人同時場景識別與重建方法的可行性和有效性。
【關(guān)鍵詞】：分散模塊化 深度學(xué)習(xí) 三維重建 機器人
【學(xué)位授予單位】：北京工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41;TP242
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 緒論9-15
• 1.1 課題研究背景及意義9-10
• 1.2 研究現(xiàn)狀10-13
• 1.2.1 三維地圖創(chuàng)建技術(shù)10-11
• 1.2.2 物品識別技術(shù)11-12
• 1.2.3 機器人分散模塊化技術(shù)分析12-13
• 1.3 論文的研究內(nèi)容與結(jié)構(gòu)安排13-15
• 1.3.1 主要研究內(nèi)容13
• 1.3.2 論文結(jié)構(gòu)安排13-15
• 第2章 硬件平臺介紹15-23
• 2.1 先鋒3移動機器人平臺15-16
• 2.1.1 硬件體系15-16
• 2.1.2 軟件體系16
• 2.2 Kinect傳感器16-22
• 2.2.1 相機模型17-18
• 2.2.2 世界、攝像機與圖像坐標系變換關(guān)系18-21
• 2.2.3 Kinect相機位姿表示及投影模型21-22
• 2.3 運算平臺22
• 2.3.1 運算平臺的硬件配置22
• 2.3.2 軟件環(huán)境22
• 2.4 本章小結(jié)22-23
• 第3章 基于卷積深度學(xué)習(xí)的三維地圖創(chuàng)建與識別23-45
• 3.1 基于RGB-D相機的三維地圖創(chuàng)建方法23-32
• 3.1.1 特征提取與匹配24-28
• 3.1.2 基于深度優(yōu)先的深度圖像優(yōu)化28-30
• 3.1.3 基于特征點對的ICP算法30-31
• 3.1.4 關(guān)鍵幀選取31-32
• 3.2 基于卷積深度學(xué)習(xí)的圖像識別32-39
• 3.2.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)32-37
• 3.2.2 圖像識別模型37-39
• 3.3 實驗結(jié)果39-43
• 3.4 本章小結(jié)43-45
• 第4章 基于分散模塊化技術(shù)的同時三維重建與物體識別45-55
• 4.1 機器人中間件45-49
• 4.1.1 通用對象請求代理45-47
• 4.1.2 機器人模塊47-49
• 4.2 同時場景物體識別與三維地圖重建系統(tǒng)實現(xiàn)49-51
• 4.2.1 模塊化系統(tǒng)結(jié)構(gòu)50
• 4.2.2 同步標識50-51
• 4.3 實驗結(jié)果51-53
• 4.4 本章小結(jié)53-55
• 第5章 實驗結(jié)果與分析55-61
• 5.1 環(huán)境三維信息重建進程55-56
• 5.2 基于卷積深度學(xué)習(xí)模型的識別進程56-58
• 5.3 基于分散模塊化技術(shù)的同時場景識別與重建58-60
• 5.4 本章小結(jié)60-61
• 總結(jié)61-63
• 參考文獻63-67
• 攻讀碩士學(xué)位期間所發(fā)表的學(xué)術(shù)論文67-69
• 致謝69

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