同時(shí)定位與地圖構(gòu)建（SLAM）一直以來(lái)都是機(jī)器人自動(dòng)化領(lǐng)域具有研究?jī)r(jià)值的問(wèn)題,它能夠根據(jù)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)過(guò)程中的位姿估計(jì)與傳感器獲取的環(huán)境信息實(shí)現(xiàn)自主定位和環(huán)境地圖的建立。為此,本文重點(diǎn)對(duì)移動(dòng)機(jī)器人在未知環(huán)境下的SLAM技術(shù)進(jìn)行深入研究。首先,介紹了SLAM技術(shù)的研究背景和意義,并對(duì)國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀進(jìn)行了描述,闡述了視覺SLAM技術(shù)的相關(guān)知識(shí),包括SLAM問(wèn)題的描述、視覺傳感器、卡爾曼濾波和擴(kuò)展卡爾曼濾波。著重介紹了運(yùn)動(dòng)模型、視覺模型、路標(biāo)觀測(cè)模型及視覺傳感器噪聲模型的設(shè)計(jì)過(guò)程,同時(shí)對(duì)卡爾曼濾波和擴(kuò)展卡爾曼濾波的濾波原理進(jìn)行描述。其次,提出了一種改進(jìn)的特征點(diǎn)檢測(cè)算法。該算法在FAST算法的基礎(chǔ)上增加預(yù)檢測(cè)步驟,并對(duì)SIFT算法的特征描述子進(jìn)行簡(jiǎn)化。通過(guò)仿真對(duì)比實(shí)驗(yàn),證明改進(jìn)算法能夠有效提高視覺路標(biāo)信息的檢測(cè)。再次,針對(duì)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)問(wèn)題,提出了一種基于單雙向匹配的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法。該算法根據(jù)歐氏距離進(jìn)行單向匹配,刪除不滿足條件的特征點(diǎn),再通過(guò)馬氏距離進(jìn)行雙向匹配。利用該算法進(jìn)行了圖像特征點(diǎn)匹配仿真實(shí)驗(yàn),并通過(guò)對(duì)比證明該算法的優(yōu)越性。最后,設(shè)計(jì)系統(tǒng)工作界面,通過(guò)設(shè)置環(huán)境路標(biāo)與移動(dòng)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)軌跡,對(duì)基于改... 

【文章來(lái)源】：燕山大學(xué)河北省

【文章頁(yè)數(shù)】：66 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

SLAM問(wèn)題的過(guò)程示意圖

連續(xù)產(chǎn)生新的尺度空間，由此獲得不同尺度下清圖像，基于該原理尋找各尺度下圖像特征點(diǎn)，具體形式2 2222( , , ) ( , , ) ( , )1( , , )2x yL x y G x y I x yG x y e )——構(gòu)建的尺度空間； )——二維空間下的圖像； )——各尺度下的高斯函數(shù)； ——尺度系數(shù)；*——卷積運(yùn)算符。示圖像的清晰或者模糊程度，通過(guò)改變尺度系數(shù) 得到的分辨率越低，表現(xiàn)出來(lái)的圖像也越模糊，反之圖像越中建立高斯空間(左側(cè)圖)，對(duì)相鄰的兩層高斯平滑后的圖差分空間(右測(cè)圖)，即可得到 DOG 金字塔[57]。

圖 4-5 尺度空間極值點(diǎn)檢測(cè)圖展開方式將對(duì)比度較低的極值點(diǎn)進(jìn)行刪除221( )2TTD DD x D x x xx x D ( x )的極值點(diǎn)； 的偏移量。一個(gè)極值點(diǎn)進(jìn)行檢測(cè)，對(duì)其進(jìn)行求導(dǎo)運(yùn)，具體形式如式(4-4)所示，若極值點(diǎn)的點(diǎn)具有不穩(wěn)定因素，將其進(jìn)行剔除。2 12D D ( x)xx x essian)矩陣計(jì)算的主曲率作為 SIFT 關(guān)鍵

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3331957