【摘要】：隨著計算機技術(shù)和傳感器技術(shù)的迅速發(fā)展,人們對機器人的智能化程度要求越來越高,而利用移動機器人對未知環(huán)境的感知則是機器人智能化研究的熱點和難點。移動機器人的即時定位與地圖創(chuàng)建(SLAM,Simultaneous Localization and Mapping)則是其中一個重要的基本問題,有效地解決SLAM問題被認為是真正實現(xiàn)移動機器人智能化的關(guān)鍵技術(shù)之一。近些年來,隨著計算機視覺研究的發(fā)展,視覺傳感器逐漸地被應(yīng)用到SLAM問題中去,因此,視覺SLAM逐漸興起成為了SLAM研究領(lǐng)域中的重要研究方向。本文利用新型視覺傳感器Kinect作為深度視覺傳感器,對于室內(nèi)移動機器人視覺SLAM算法進行相關(guān)研究,針對傳統(tǒng)激光掃描儀在地圖創(chuàng)建中的缺點,提出了基于Kinect深度數(shù)據(jù)模擬激光掃描的二維SLAM算法;同時為了彌補單純的二維地圖應(yīng)用范圍較窄的問題,提出了一種基于Kinect的移動機器人三維SLAM方法,以便與二維地圖相結(jié)合而大大擴展其應(yīng)用范圍。本文主要研究內(nèi)容包括*:首先,介紹了本課題研究中所使用的Kinect傳感器的主要結(jié)構(gòu)及其相關(guān)工作原理,同時結(jié)合Power BotTM型移動機器人搭建了統(tǒng)一的實驗平臺;同時定義了移動機器人SLAM問題中的坐標(biāo)系統(tǒng)模型以及環(huán)境地圖模型,并說明了本文創(chuàng)建二維地圖時采用的柵格地圖表示方法,為文章后續(xù)的相關(guān)實驗結(jié)果對比設(shè)定了統(tǒng)一的移動機器人坐標(biāo)系統(tǒng)模型以及地圖表示方式。其次,針對傳統(tǒng)激光掃描儀在進行地圖創(chuàng)建過程中僅能檢測特定平面中的障礙物的問題,提出了一種基于Kinect深度數(shù)據(jù)模擬激光掃描數(shù)據(jù)的SLAM算法進行室內(nèi)環(huán)境的二維地圖創(chuàng)建,所提方法通過Kinect傳感器采集室內(nèi)環(huán)境的彩色圖像和深度圖像,然后通過模擬激光掃描的方法獲得對應(yīng)的點云數(shù)據(jù),同時本文還采用了一個Kinect模擬激光掃描儀的簡單模擬方式,以此來減少模擬轉(zhuǎn)換時間,從而增加地圖創(chuàng)建的實時性,最后成功建立出更詳細、更接近真實環(huán)境的二維地圖。最后,分析了二維地圖所具有的信息量單一導(dǎo)致其應(yīng)用范圍比較窄的問題,提出了一種基于Kinect的三維地圖創(chuàng)建方法,創(chuàng)建出了與室內(nèi)實驗環(huán)境相一致的三維地圖。所提方法利用Kinect傳感器采集室內(nèi)場景的彩色圖和深度圖,使用SIFT算法對彩色場景圖進行特征點提取與匹配并結(jié)合GTM算法剔除錯誤匹配點,同時結(jié)合場景深度信息來指導(dǎo)ICP算法對三維點云進行幀間配準(zhǔn),求取出相鄰兩幀的旋轉(zhuǎn)矩陣和平移矩陣,最后依據(jù)這兩個矩陣將機器人運行時獲得的圖像序列拼接成三維地圖,從而創(chuàng)建出比較詳實的室內(nèi)環(huán)境三維地圖。
【學(xué)位授予單位】：蘭州理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41;TP212;TP242

【引證文獻】

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前4條

1 樊祥;融合超聲與Kinect的三維場景感知下機器人自主定位研究[D];西南科技大學(xué);2018年

2 劉永;安防排爆機器人自動導(dǎo)航控制系統(tǒng)設(shè)計與開發(fā)[D];上海應(yīng)用技術(shù)大學(xué);2018年

3 王允華;基于三維場景的微型旋翼無人機室內(nèi)導(dǎo)航方法研究[D];解放軍信息工程大學(xué);2017年

4 樊幫正;室內(nèi)移動機器人定位技術(shù)研究[D];電子科技大學(xué);2017年

本文編號：2799301