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面向LSD-SLAM算法的實(shí)時(shí)占用柵格圖研究

發(fā)布時(shí)間:2020-04-30 01:17
【摘要】:基于直接法的大范圍單目即時(shí)定位和地圖構(gòu)建(LSD-SLAM,Large-Scale Direct Monocular Simultaneous Localization and Mapping)即基于單目視覺傳感器數(shù)據(jù)在未知環(huán)境下估計(jì)機(jī)器人位姿并重建環(huán)境場(chǎng)景,對(duì)這種不依賴于GPS的導(dǎo)航方法的研究是目前自主無人系統(tǒng)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。本文以LSD-SLAM為研究對(duì)象,對(duì)三維場(chǎng)景重建進(jìn)行了研究;谶@個(gè)出發(fā)點(diǎn)主要完成了以下的研究工作。首先,針對(duì)單目視覺SLAM系統(tǒng),確定LSD-SLAM為本文研究對(duì)象。通過對(duì)比的方法選定了環(huán)境數(shù)據(jù)集,LSD-SLAM作為不依賴于特征的直接法,對(duì)全局圖像像素進(jìn)行處理,并實(shí)時(shí)創(chuàng)建了半稠密的三維地圖;其次,針對(duì)LSD-SLAM輸出的半密集點(diǎn)云圖對(duì)于自主導(dǎo)航系統(tǒng)不適用的問題,根據(jù)反向傳感器模型(ISM)可用于表征特定傳感器的不確定性的特點(diǎn),提出反向傳感器模型與LSD-SLAM結(jié)合的方法實(shí)時(shí)創(chuàng)建占用柵格圖;然后,通過比較幾種典型的技術(shù)確定了具有全三維建模、可更新、靈活和緊湊優(yōu)點(diǎn)的八叉樹柵格圖作為本文的三維環(huán)境重建手段。對(duì)已有的可用于單目視覺的高斯反向傳感器模型分析討論關(guān)鍵參數(shù)后,生成實(shí)時(shí)的三維八叉樹占用柵格圖。改進(jìn)了Andert的針對(duì)立體視覺的測(cè)量反向傳感器模型,深入的分析了改進(jìn)的測(cè)量反向傳感器模型的關(guān)鍵參數(shù)影響后,實(shí)現(xiàn)了改進(jìn)的測(cè)量反向傳感器模型的實(shí)時(shí)的八叉樹占用柵格圖;最后,從內(nèi)存消耗、實(shí)時(shí)性、定性分析以及定量分析的角度將高斯反向模型三維建模同改進(jìn)的測(cè)量反向模型三維建模進(jìn)行了測(cè)試比較,分析了LSD-SLAM下的三維占用柵格地圖的效果,并針對(duì)影響單目視覺系統(tǒng)三維建模的因素進(jìn)行了研討。實(shí)驗(yàn)證明,LSD-SLAM完全可以和反向傳感器模型結(jié)合創(chuàng)建準(zhǔn)確的半稠密占用柵格圖,用于自主導(dǎo)航。對(duì)于大型的數(shù)據(jù)集,高斯反向傳感器模型的表現(xiàn)較好,對(duì)于小型數(shù)據(jù)集,改進(jìn)的測(cè)量反向傳感器模型完全可以替代高斯反向傳感器模型,并且在低分辨率下的八叉樹柵格圖質(zhì)量優(yōu)于高斯反向傳感器模型。
【圖文】:

地圖,網(wǎng)格單元,概率理論,機(jī)器人技術(shù)


西安科技大學(xué)碩士學(xué)位論文境;诰W(wǎng)格的地圖是度量圖的一種形式,通常包含均勻間距的網(wǎng)格單元,如圖 1.1(所示。網(wǎng)格單元可以表示包含障礙物或自由空間環(huán)境的一部分,或者仍未知的環(huán)境。與拓?fù)鋱D相比,度量圖雖然大量信息的復(fù)雜性占用了更多內(nèi)存,降低了路徑規(guī)劃計(jì)算的效率,但是基于網(wǎng)格的地圖易于構(gòu)造和存儲(chǔ)關(guān)于環(huán)境的更多細(xì)節(jié),能更精確地解決位置之間的最優(yōu)路徑[21]。度量地圖,特別是占用網(wǎng)格地圖,是自主導(dǎo)航和機(jī)器人技術(shù)中最常用的地圖類型。占用柵格圖允許在概率理論的基礎(chǔ)上構(gòu)建度量圖。

地圖,齊次坐標(biāo),表示圖,視覺


預(yù)備知識(shí)題,數(shù)學(xué)上目的是同時(shí)求解相機(jī)的位姿和地圖中M 系統(tǒng)時(shí),需要做出的決定是在輸入幀之間跟蹤展始于立體視覺 SLAM 系統(tǒng),立體視覺可以估計(jì)硬件設(shè)置和校準(zhǔn)。單目視覺通過相同場(chǎng)景的一組境的結(jié)構(gòu),這一過程通常稱為運(yùn)動(dòng)結(jié)構(gòu)(SFM)[26]。單目攝像機(jī)的模型、以及單目視覺 SLAM 算法。是計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的重要手段之一,,它既能夠用來仿射(線性)幾何變換[27]。齊次坐標(biāo)以射影幾何的點(diǎn)用有限坐標(biāo)表示,也允許使用矩陣來表示仿P 的表示,如果P 和 P(其中 是標(biāo)量)在 0。如圖 2.1 所示,一個(gè)沿著公共向量經(jīng)過原點(diǎn)1O 的 w 1上的點(diǎn),其進(jìn)一步描述為:
【學(xué)位授予單位】:西安科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2019
【分類號(hào)】:TP391.41;TP242

【參考文獻(xiàn)】

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10 李貴亞;基于立體視覺的機(jī)器人SLAM算法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2015年



本文編號(hào):2645216

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