本文關(guān)鍵詞：基于激光與單目視覺融合的機(jī)器人室內(nèi)定位與制圖研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：機(jī)器人的同步定位與制圖(SLAM,Simultaneous Localization and Mapping)是當(dāng)今機(jī)器人研究領(lǐng)域的一個(gè)重要內(nèi)容,研究的熱點(diǎn)根據(jù)傳感器的不同大體上可分為基于激光的SLAM以及基于視覺的SLAM。本文首先分別研究了現(xiàn)有的基于激光與基于單目視覺的SLAM方法并且分析了這兩類方法的優(yōu)缺點(diǎn)。通過實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),激光SLAM制圖較準(zhǔn)確,且有很高的實(shí)時(shí)性,激光SLAM的實(shí)驗(yàn)結(jié)果在小型環(huán)境中非常準(zhǔn)確,但是到了大型環(huán)境中,由于累計(jì)誤差或者錯(cuò)誤的閉環(huán)檢測,使得機(jī)器人制出來的圖并不理想,而且由于傳感器信息量較少,在較復(fù)雜的環(huán)境里不能很好的完成場景識(shí)別。相反,視覺SLAM有很豐富的信息量,能夠很好的識(shí)別環(huán)境,但是這種方法制出來的地圖不夠精確,而且由于需要處理的數(shù)據(jù)過多,無法保證算法的實(shí)時(shí)性,尤其是在大尺度或者特征點(diǎn)不明顯的環(huán)境中,很容易出現(xiàn)匹配速度跟不上機(jī)器人運(yùn)行速度的問題,導(dǎo)致地圖出現(xiàn)斷裂。本文研究了激光和視覺SLAM的現(xiàn)有成果,分別對(duì)激光與視覺兩種方法進(jìn)行了廣泛的調(diào)研,并完成了一系列對(duì)比實(shí)驗(yàn),最終設(shè)計(jì)了一種結(jié)合兩種方法優(yōu)點(diǎn)的新型方法,即采用單目視覺信息來輔助激光進(jìn)行SLAM,有效解決了單個(gè)激光傳感器的移動(dòng)機(jī)器人室內(nèi)定位與制圖問題。本文采用了流行的ORB特征來建立詞袋,以便提升系統(tǒng)的運(yùn)行效率。首先通過視覺ORB特征建立環(huán)境詞袋實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵幀檢測、初步閉環(huán)檢測及全局重定位等方法來給出一個(gè)視覺閉環(huán)信號(hào);然后用這個(gè)信號(hào)觸發(fā)激光SLAM進(jìn)行閉環(huán)檢測、錯(cuò)誤匹配濾除以及機(jī)器人位姿圖優(yōu)化。本文分別在矩形走廊(26 m×47 m)以及大型圖書館(30 m×100 m)內(nèi)進(jìn)行了對(duì)比實(shí)驗(yàn),改進(jìn)后算法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果相對(duì)于原激光SLAM方法制出來的圖都有很大程度的改進(jìn),而且在實(shí)時(shí)性上,也并沒有因?yàn)榧尤肓艘曈X信息而受到太大影響,從而保證了SLAM方法所需要的實(shí)時(shí)性。本論文所獲得的成果可以廣泛的應(yīng)用于服務(wù)機(jī)器人,工業(yè)自主導(dǎo)引車,無人飛行器等等領(lǐng)域,對(duì)于我國機(jī)器人的應(yīng)用推廣有較大的意義。
【關(guān)鍵詞】：激光同步定位與制圖 單目視覺同步定位與制圖 多傳感器融合 移動(dòng)機(jī)器人SLAM
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP242;TP391.41
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 第1章 緒論8-15
• 1.1 課題研究背景及意義8-9
• 1.2 基于傳感器的室內(nèi)SLAM方法分類9-11
• 1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-13
• 1.3.1 國內(nèi)研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3.2 國外研究現(xiàn)狀12-13
• 1.4 本文主要研究內(nèi)容13-14
• 1.5 本文組織結(jié)構(gòu)14-15
• 第2章 SLAM算法理論基礎(chǔ)15-22
• 2.1 SLAM算法簡介15
• 2.2 圖優(yōu)化SLAM算法介紹15-17
• 2.2.1 圖優(yōu)化算法簡介15-16
• 2.2.2 基于圖優(yōu)化的SLAM框架16-17
• 2.3 視覺詞袋的建立17-21
• 2.3.1 ORB特征的提取17-19
• 2.3.2 關(guān)鍵幀的選取19-20
• 2.3.3 詞袋的建立20-21
• 2.4 本章小結(jié)21-22
• 第3章 基于激光與單目視覺融合的SLAM算法22-37
• 3.1 改進(jìn)的圖優(yōu)化SLAM框架22-23
• 3.2 視覺閉環(huán)信號(hào)的檢測方法23-28
• 3.2.1 總體框架圖23-24
• 3.2.2 RANSAC錯(cuò)誤匹配消除算法24-25
• 3.2.3 全局重定位25-26
• 3.2.4 基于ORB特征的閉環(huán)檢測26-28
• 3.3 基于激光的圖優(yōu)化算法28-35
• 3.3.1 建模方法28-29
• 3.3.2 激光幀間匹配算法29-32
• 3.3.3 閉環(huán)檢測算法32-33
• 3.3.4 位姿圖的優(yōu)化33-35
• 3.4 本章小結(jié)35-37
• 第4章 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)搭建及實(shí)驗(yàn)37-44
• 4.1 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的搭建37-38
• 4.1.1 ROS操作系統(tǒng)37
• 4.1.2 硬件平臺(tái)的搭建37-38
• 4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析38-43
• 4.2.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)思路38-39
• 4.2.2 不同環(huán)境中實(shí)驗(yàn)的結(jié)果及分析39-43
• 4.3 本章小結(jié)43-44
• 結(jié)論44-46
• 參考文獻(xiàn)46-50
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果50-52
• 致謝52

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