發(fā)布時(shí)間：2020-08-07 01:12

【摘要】：移動(dòng)機(jī)器人在工業(yè)生產(chǎn)、生活服務(wù)、災(zāi)害救援、環(huán)境探測(cè)等領(lǐng)域有著廣泛的需求與應(yīng)用,其中導(dǎo)航問題是其技術(shù)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一。隨著計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的發(fā)展,基于視覺傳感器的即時(shí)定位與地圖構(gòu)建(Simultaneous Localization And Mapping,SLAM)也得到了深入的研究。目前,針對(duì)視覺SLAM的研究主要集中在軌跡優(yōu)化以及三維環(huán)境重建等方面,將其應(yīng)用于移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航的研究還相對(duì)較少。本文以移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航為應(yīng)用背景,主要針對(duì)于導(dǎo)航系統(tǒng)設(shè)計(jì)、視覺SLAM算法和路徑規(guī)劃等方面展開分析和研究。論文的主要研究工作如下:(1)提出一種基于圖優(yōu)化的視覺SLAM導(dǎo)航方法。該導(dǎo)航方法以RGB-D相機(jī)作為視覺傳感器,利用基于特征匹配的方法實(shí)現(xiàn)SLAM前端的運(yùn)動(dòng)估計(jì)與回環(huán)檢測(cè),并通過圖優(yōu)化的方法完成SLAM后端中的位姿與地圖點(diǎn)優(yōu)化。利用優(yōu)化后的位姿圖構(gòu)建出適合于移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航的八叉樹地圖以及二維投影柵格地圖,在柵格地圖的基礎(chǔ)上通過全局路徑規(guī)劃與局部路徑規(guī)劃方法相結(jié)合的方式獲得移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航的全局最優(yōu)無碰撞軌跡。(2)提出一種基于特征點(diǎn)匹配的RGB-D SLAM算法。首先利用基于四叉樹的圖像分割方法對(duì)圖像進(jìn)行均勻特征提取,然后通過基于雙向K最近鄰(K Nearest Neighbor,KNN)與進(jìn)步采樣一致性(Progressive Sample Consensus,PROSAC)的誤匹配剔除方法剔除外點(diǎn)。最后利用關(guān)鍵幀的方式構(gòu)建回環(huán)并進(jìn)行位姿優(yōu)化,通過優(yōu)化后的關(guān)鍵幀位姿圖構(gòu)建環(huán)境點(diǎn)云地圖以及導(dǎo)航地圖。(3)提出一種基于柵格地圖的移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃算法。首先針對(duì)于全局路徑規(guī)劃問題,利用局部勢(shì)場(chǎng)A*(Local Potential Field-A*,LPF-A*)算法對(duì)柵格地圖模型進(jìn)行局部障礙物勢(shì)場(chǎng)檢測(cè)。然后在傳統(tǒng)A*算法代價(jià)函數(shù)的基礎(chǔ)上增加?xùn)鸥窆?jié)點(diǎn)的局部勢(shì)場(chǎng)函數(shù),并通過方向一致性來提取關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)得到全局路徑局部目標(biāo)點(diǎn)。最后融合自適應(yīng)參數(shù)動(dòng)態(tài)窗口法(Adaptive Parameters Dynamic Window Approach,APDWA)實(shí)現(xiàn)局部路徑規(guī)劃,將朝向目標(biāo)函數(shù)設(shè)為全局路徑中的關(guān)鍵點(diǎn),同時(shí)自適應(yīng)設(shè)置朝向角評(píng)價(jià)函數(shù)的參數(shù),在滿足全局最小偏移軌跡的條件下提高搜索效率。
【學(xué)位授予單位】：武漢理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TP242
【圖文】：

化問題通常分為基于濾波器的優(yōu)化方法 優(yōu)化問題中，都是圍繞基于濾波器的 SLAM 中的應(yīng)用[2,5,8]。但是基于濾法通�；隈R爾可夫性，即K 時(shí)刻的前的時(shí)刻所有的狀態(tài)都無關(guān)，這樣在 況。而非線性優(yōu)化方法在進(jìn)行狀態(tài)估濾波器方法而言，在一定程度上能夠果。其次，使用 EKF 進(jìn)行狀態(tài)估計(jì)生極大的計(jì)算量，無法適用于大規(guī)模于圖優(yōu)化的 SLAM 方法[45]，該算法保這些全局的信息來對(duì)移動(dòng)機(jī)器人的位為移動(dòng)機(jī)器人位姿之間的約束關(guān)系，器人不同位姿之間的約束關(guān)系，位姿

3.3.1 特征匹配實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析前文分別對(duì) SIFT、SURF、ORB 等特征進(jìn)行了原理分析，在此通過多組實(shí)驗(yàn)對(duì)比不同特征點(diǎn)提取算法的優(yōu)缺點(diǎn)，選用 TUMfr2 數(shù)據(jù)集中的 20 張相鄰幀圖片進(jìn)行特征檢測(cè)，為了使得實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)具有可比性，對(duì)于不同算法需要設(shè)置不同的閾值使得最終提取的特征點(diǎn)數(shù)目相近。不同特征點(diǎn)提取算法的效果如圖 3-5 所示（a）SIFT 特征 （b）SURF 特征

用的時(shí)間最少，SIFT算法在提取特征點(diǎn)時(shí)所用的時(shí)間最長ORB 算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行網(wǎng)格計(jì)算與四叉樹分配節(jié)點(diǎn)得到的長于 ORB 算法，但仍小于其它兩種特征提取算法。從圖原始 ORB 特征的分布往往比較集中，不利于圖像的匹配割方法對(duì) ORB 特征點(diǎn)進(jìn)行均勻化能夠顯著改善特征點(diǎn)的合度來表示 ORB 特征點(diǎn)之間的離散程度，設(shè)總的提取的征點(diǎn)周圍 3 個(gè)像素點(diǎn)鄰域內(nèi)存在特征點(diǎn)的點(diǎn)數(shù)為iN ，那么（3-13）所示。iNNθ = 的 20 幀圖像進(jìn)行聚合度的分析，得到的結(jié)果如圖 3-7 所示

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本文編號(hào)：2783241