本文關(guān)鍵詞：基于ORB關(guān)鍵幀匹配算法的機(jī)器人SLAM實(shí)現(xiàn)

  更多相關(guān)文章： 同時(shí)定位與地圖構(gòu)建 特征點(diǎn)提取與匹配 關(guān)鍵幀提取 閉環(huán)檢測(cè)

【摘要】：針對(duì)復(fù)雜環(huán)境下機(jī)器人的同時(shí)定位與地圖構(gòu)建(SLAM)存在實(shí)時(shí)性與魯棒性下降等問(wèn)題,將一種基于ORB特征點(diǎn)的關(guān)鍵幀閉環(huán)檢測(cè)匹配算法應(yīng)用到定位與地圖構(gòu)建中。研究并分析了特征點(diǎn)提取與描述符建立、幀間配準(zhǔn)、位姿變換估計(jì)以及閉環(huán)檢測(cè)對(duì)SLAM系統(tǒng)的影響,建立了關(guān)鍵幀閉環(huán)匹配算法和SLAM實(shí)時(shí)性與魯棒性之間的關(guān)系,提出了一種基于ORB關(guān)鍵幀匹配算法的SLAM方法。運(yùn)用改進(jìn)ORB算法加快了圖像特征點(diǎn)提取與描述符建立速度;結(jié)合相機(jī)模型與深度信息,可將二維特征圖像轉(zhuǎn)換為三維彩色點(diǎn)云;通過(guò)隨機(jī)采樣一致性(RANSAC)與最近迭代點(diǎn)(ICP)相結(jié)合的改進(jìn)RANSAC-ICP算法,實(shí)現(xiàn)了機(jī)器人在初始配準(zhǔn)不確定條件下的位姿估計(jì);使用Key Frame的詞袋閉環(huán)檢測(cè)算法,減少了地圖的冗余結(jié)構(gòu),生成了具有一致性的地圖;通過(guò)特征點(diǎn)匹配速度與絕對(duì)軌跡誤差的均方根值對(duì)SLAM系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性與魯棒性進(jìn)行了評(píng)價(jià)�；跇�(biāo)準(zhǔn)測(cè)試集數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,ORB關(guān)鍵幀匹配算法能夠有效提高SLAM系統(tǒng)建圖速度與穩(wěn)定性。
【作者單位】： 浙江工業(yè)大學(xué)特種裝備制造與先進(jìn)加工技術(shù)教育部/浙江省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;杭州師范大學(xué)錢(qián)江學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 同時(shí)定位與地圖構(gòu)建 特征點(diǎn)提取與匹配 關(guān)鍵幀提取 閉環(huán)檢測(cè)
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51275470) 浙江省高等學(xué)校中青年學(xué)科帶頭人學(xué)術(shù)攀登項(xiàng)目(pd2013019) 浙江省重點(diǎn)科技創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)自主設(shè)計(jì)項(xiàng)目(2011R50011-8)
【分類號(hào)】：TP242
【正文快照】： 0引言同時(shí)定位與地圖創(chuàng)建是指機(jī)器人在未知環(huán)境中通過(guò)傳感器信息確定自身空間位置,并建立所處空間的環(huán)境模型,是實(shí)現(xiàn)機(jī)器人任務(wù)規(guī)劃、導(dǎo)航、控制等自主運(yùn)動(dòng)的前提之一。SLAM本質(zhì)上是一個(gè)狀態(tài)估計(jì)問(wèn)題,可分為兩類求解方法[1],一類是基于濾波器的方法,另一類則是基于圖優(yōu)化的方

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本文編號(hào)：569634