本文關(guān)鍵詞： 移動機器人 嵌入式系統(tǒng) SLAM 計算機視覺 CUDA　出處：《哈爾濱工業(yè)大學》2017年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：解決機器人在未知環(huán)境中的定位問題,是實現(xiàn)機器人智能化的關(guān)鍵。針對消費級室內(nèi)移動機器人的設(shè)計需求,為了使其利用機載傳感器在未知的室內(nèi)環(huán)境中實現(xiàn)定位并降低制造成本,本文討論了如何利用視覺傳感器與嵌入式處理器,實現(xiàn)基于視覺的同步地圖構(gòu)建與定位算法。本文首先介紹了視覺SLAM算法的原理,將其分為前端方案與后端方案兩部分進行可行性討論。在前端方案部分,討論了特征法與直接法視覺里程計的優(yōu)缺點,通過實驗比較了各種主流特征點的運算速度與匹配性能,選擇了雙目攝像頭作為視覺傳感器,并以基于ORB的特征法視覺里程計作為前端方案;在后端方案部分,分析了回環(huán)檢測的必要性,討論了以EKF為代表的濾波法和以圖優(yōu)化法為代表的優(yōu)化法,選擇了圖優(yōu)化法作為后端方案。根據(jù)方案論證,本文選擇了ORB SLAM算法作為嵌入式視覺SLAM的實現(xiàn)方案,分析了ORB SLAM算法流程,并將其移植到Nvidia Tegra K1嵌入式板卡中。針對算法在嵌入式系統(tǒng)中運算效率較差、計算精度較低的問題,對代碼進行了優(yōu)化與參數(shù)調(diào)整,并利用基于CUDA的GPU加速技術(shù)對ORB特征的提取與匹配進行加速,提高了算法在嵌入式系統(tǒng)中的運行效果,增加了該系統(tǒng)的實用性。為了評估定位算法的實時性和有效性,在嵌入式視覺SLAM算法中進行EuRoC雙目視覺數(shù)據(jù)集測試。通過對輸出軌跡的定量分析,證明了算法移植與優(yōu)化的有效性。最后將雙目攝像頭與嵌入式板卡組合成完整的室內(nèi)定位系統(tǒng),利用磁導軌車進行室內(nèi)環(huán)境下的場地測試實驗,證明了基于視覺的嵌入式室內(nèi)定位系統(tǒng)的有效性。
[Abstract]:To solve the problem of robot location in unknown environment is the key to realize robot intelligence. In order to use airborne sensors to locate in unknown indoor environment and reduce manufacturing cost, this paper discusses how to use vision sensors and embedded processors. This paper first introduces the principle of visual SLAM algorithm, and divides it into two parts: front-end scheme and back-end scheme for feasibility discussion. The advantages and disadvantages of the feature method and the direct method are discussed. The computing speed and matching performance of various mainstream feature points are compared through experiments. The binocular camera is chosen as the vision sensor. In the back end part, the necessity of loop back detection is analyzed, and the filtering method represented by EKF and the optimization method represented by graph optimization method are discussed. This paper chooses the graph optimization method as the back-end scheme. According to the scheme demonstration, this paper chooses the ORB SLAM algorithm as the implementation scheme of embedded visual SLAM, and analyzes the ORB SLAM algorithm flow. The algorithm is transplanted to the Nvidia Tegra K1 embedded board. The code is optimized and the parameters are adjusted in order to solve the problem of poor operation efficiency and low accuracy of the algorithm in the embedded system. GPU acceleration technology based on CUDA is used to accelerate the extraction and matching of ORB features, which improves the running effect of the algorithm in embedded system and increases the practicability of the system. The EuRoC binocular visual data set is tested in embedded visual SLAM algorithm. Finally, the binocular camera and the embedded board are combined into a complete indoor positioning system, and the magnetic guide rail vehicle is used to carry out the field test experiment in the indoor environment. The validity of embedded indoor positioning system based on vision is proved.
【學位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41;TP242

【參考文獻】

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本文編號：1499133