SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)即同時定位與地圖構(gòu)建是指搭載特定傳感器的機器人在沒有任何環(huán)境先驗信息的情況下,在運動過程中建圖并同時估計自身的位姿。當搭載的傳感器為相機時,被稱為視覺SLAM(Visual SLAM)。SLAM技術(shù)是機器人自主導航的關(guān)鍵與核心,被稱為機器人的“眼睛”,在自動駕駛、三維測繪以及AR(Augmented Reality)等領(lǐng)域有著重要應(yīng)用。經(jīng)過多年的發(fā)展,以視覺傳感器為核心的視覺SLAM技術(shù)成為研究的熱點。其中,單目由于成本低、應(yīng)用簡單的特點最受研究者歡迎,但單目視覺SLAM缺少尺度信息,無法在復雜的環(huán)境下工作,這就需要其它傳感器進行信息互補,因此多傳感器融合的SLAM將是未來研究的熱點。本文對單目視覺與慣性、磁力、激光雷達等傳感器的融合進行研究,并將其運用到機器人的路面異物巡檢上,為了在實際環(huán)境中驗證本文的方法,搭建了全向機器人移動平臺。具體研究工作如下:(1)提出一種慣性/磁力傳感器與單目視覺松耦合融合的SLAM方法。針對單目視覺SLAM算法沒有尺度信息以及在相機移動過快時無法使用的問題,提出了一種慣...

【文章頁數(shù)】：66 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
1緒論
    1.1 研究的背景及意義
    1.2 機器人SLAM技術(shù)的發(fā)展與研究現(xiàn)狀
    1.3 論文的主要研究內(nèi)容
2 單目視覺SLAM的理論與模型
    2.1 三維空間剛體運動
    2.2 針孔相機模型與畸變
    2.3 Bundle Adjustment
    2.4 SLAM中的特征點法
        2.4.1 Parallel Tracking and Mapping
        2.4.2 Oriented FAST and Rotated BRIEF SLAM2
        2.4.3 Monocular Visual-Inertial State Estimator
    2.5 SLAM中的直接法
        2.5.1 Large-Scale Direct SLAM
        2.5.2 Direct Sparse Odometry
        2.5.3 Semi-Direct Monocular Visual Odometry
    2.6 多種SLAM分析與比較
    2.7本章小結(jié)
3 基于慣性/磁力傳感器與單目視覺融合的SLAM系統(tǒng)
    3.1 IMU位姿估計
        3.1.1 航向角解算
        3.1.2 航向角融合效果
        3.1.3 速度與位移計算
    3.2 單目視覺位姿估計
    3.3 融合算法
    3.4 實驗結(jié)果及分析
    3.5 本章小結(jié)
4 基于視覺融合SLAM的機器人路面異物檢測系統(tǒng)
    4.1 多傳感器融合的SLAM方法
    4.2 基于三維點云的路面物體跟蹤
        4.2.1 三維點云路面分割算法
        4.2.2 路面物體聚類與跟蹤
    4.3 機器人路面異物檢測算法
    4.4 實驗結(jié)果及分析
    4.5 本章小結(jié)
5 移動機器人設(shè)計及系統(tǒng)實現(xiàn)
    5.1 機器人硬件系統(tǒng)
    5.2 四輪全向移動機器人的運動學分析
    5.3 機器人ROS軟件系統(tǒng)
    5.4 實際環(huán)境測試
        5.4.1 慣性/磁力傳感器與單目視覺融合的SLAM系統(tǒng)實際測試
        5.4.2 基于視覺融合SLAM的機器人路面異物檢測系統(tǒng)實際測試
    5.5 本章小結(jié)
6 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻
在學研究成果
致謝



本文編號：3891250