【摘要】：移動(dòng)機(jī)器人的產(chǎn)業(yè)誕生于20世紀(jì)60年代末。近些年,隨著高新科學(xué)技術(shù)的迅猛發(fā)展,移動(dòng)機(jī)器人的研究越來越深入,應(yīng)用領(lǐng)域越來越廣泛。其中移動(dòng)機(jī)器人在無先驗(yàn)知識(shí)的環(huán)境下,實(shí)現(xiàn)同時(shí)定位與環(huán)境地圖構(gòu)建(SLAM,Simultaneous Localization and Mapping)過程是其研究的重要領(lǐng)域,而視覺SLAM的研究則是該領(lǐng)域的重要研究方向。本文在使用RGBD視覺傳感器的前提下,提出了基于ROS(Robot Operating System)的移動(dòng)機(jī)器人改進(jìn)視覺SLAM算法。研究內(nèi)容主要圍繞以下三個(gè)部分展開:(1)室內(nèi)環(huán)境下特征提取及匹配的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn),這是實(shí)現(xiàn)視覺SLAM系統(tǒng)的前提。在室內(nèi)環(huán)境下,RGBD相機(jī)采集圖像的彩色及深度信息,系統(tǒng)根據(jù)圖像信息進(jìn)行特征提取及匹配。本文對SIFT、SURF、ORB這三種特征匹配算法進(jìn)行實(shí)時(shí)性的對比,然后根據(jù)提取的圖像分別進(jìn)行初次匹配和RANSAC匹配,為系統(tǒng)構(gòu)建全局地圖做準(zhǔn)備。(2)基于RGBD-SLAM算法的系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。首先分析了視覺SLAM的系統(tǒng)框架,對前端、后端優(yōu)化、建圖和回環(huán)檢測進(jìn)行了闡述,介紹了基于BA的后端優(yōu)化、點(diǎn)云拼接、回環(huán)檢測及基于g2o的圖優(yōu)化。通過ICP算法構(gòu)造室內(nèi)環(huán)境的局部三維點(diǎn)云,然后通過加入回環(huán)檢測機(jī)制,驗(yàn)證了本文提出的RGBD-SLAM算法的準(zhǔn)確性和可靠性。(3)基于ROS與RBGD傳感器的機(jī)器人地圖構(gòu)建設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。首先進(jìn)行ROS的平臺(tái)搭建,完成了機(jī)器人和PC端的通信配置。實(shí)驗(yàn)部分:首先采用RANSAC算法進(jìn)行特征匹配,通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了通過RANSAC算法匹配之后,提高了系統(tǒng)在特征匹配階段的效率;然后,針對基于ROS的移動(dòng)機(jī)機(jī)器人地圖構(gòu)建系統(tǒng)進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了RGBD-SLAM算法的可行性,并通過加入回環(huán)檢測機(jī)制,提高了地圖構(gòu)建的準(zhǔn)確性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,視覺SLAM前端部分初次匹配效率為63.46%,經(jīng)過RANSAC二次匹配之后匹配效率為88.70%,使系統(tǒng)效率在特征匹配階段提高了25.24%;視覺SLAM通過加入回環(huán)檢測機(jī)制,使建圖精度提高了55.56%;實(shí)驗(yàn)最終得到的三維地圖雖然細(xì)節(jié)部分有些模糊,但整體輪廓基本清晰完整,可以滿足日常需要。
【圖文】：

視覺傳感器

圖 1.2 移動(dòng)機(jī)器人Fig.1.2 Mobile robot國內(nèi)對移動(dòng)機(jī)器人的研究起步較晚，但隨著國家對人工智能領(lǐng)域的重視、大資金的投入，，近年來取得了可人的成果。從 1996 年的第一代 ATB 系列自測
【學(xué)位授予單位】：沈陽工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP242;TP212

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本文編號(hào)：2632303