同步定位是同步定位與地圖構(gòu)建技術(shù)(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)中的重要部分,是智能機(jī)器人實現(xiàn)自主行動判斷、實時定位導(dǎo)航和地圖構(gòu)建所需要的關(guān)鍵技術(shù),同時也是智能機(jī)器人技術(shù)向更高層次發(fā)展的重要基礎(chǔ)。智能機(jī)器人進(jìn)行同步定位的基本原理是,通過獲取周圍環(huán)境的信息來實時確定自身在周圍環(huán)境下的相對位置。根據(jù)智能機(jī)器人在室內(nèi)復(fù)雜環(huán)境下的同步定位要求,本文在傳統(tǒng)視覺SLAM基礎(chǔ)上,結(jié)合深度學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行智能機(jī)器人的同步定位研究。本論文內(nèi)容安排如下:1.研究了視覺信息的獲取方式和處理方法。首先,介紹各種視覺傳感器并比較了它們的優(yōu)缺點,根據(jù)比較結(jié)果選擇了深度相機(jī)作為視覺信息的獲取設(shè)備。然后,對深度相機(jī)進(jìn)行建模,構(gòu)建物體與圖像之間的映射關(guān)系。隨后,介紹了幾種圖像特征,通過比較選擇了計算復(fù)雜度低且魯棒性好的ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)特征。最后,利用ORB特征對實驗圖像進(jìn)行特征提取與匹配。2.研究了機(jī)器人搭載相機(jī)的運(yùn)動模型和相機(jī)位姿的估計方法。首先,對智能機(jī)器人的運(yùn)動過程進(jìn)行分析并建立相應(yīng)的相機(jī)運(yùn)動模型。然后,依據(jù)運(yùn)動模型對相機(jī)的位姿估計進(jìn)行研究,具體方法為利用在不同相機(jī)位姿下深度相機(jī)拍攝的圖像及其對應(yīng)的深度信息,得到不同相機(jī)位姿下所提取的圖像特征點的坐標(biāo)信息,并根據(jù)匹配到的特征點的幾何關(guān)系,估計出相機(jī)的位姿變化。最后,介紹了線性估計和非線性估計兩種相機(jī)位姿估計方法,通過實驗對比選擇了計算復(fù)雜度低的線性估計作為位姿估計方法。3.針對傳統(tǒng)視覺SLAM會因動目標(biāo)特征的干擾而產(chǎn)生顯著的相機(jī)位姿估計誤差這一問題,提出了基于行人檢測的位姿估計優(yōu)化方法來減小估計誤差。首先,設(shè)計了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的行人檢測網(wǎng)絡(luò)模型并對網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練,利用訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行行人檢測與定位算法設(shè)計。然后,對相機(jī)位姿估計方法進(jìn)行改進(jìn),具體方法為在進(jìn)行特征提取時先剔除屬于行人圖像區(qū)域的特征點,再進(jìn)行特征匹配和相機(jī)位姿估計。隨后,通過實驗對上述算法進(jìn)行驗證,從而證實該方法的可行性和有效性。最后,根據(jù)智能機(jī)器人的具體運(yùn)動情況并基于計算復(fù)雜度低、估計精度高的要求,利用本文的理論和算法進(jìn)行SLAM前端設(shè)計,并對設(shè)計的前端進(jìn)行仿真測試。
【學(xué)位單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TP242.6
【部分圖文】：

合判斷路面狀況。(a) “機(jī)遇號”探測器 (b) 菲亞特-克萊斯勒 Pacifica圖1.1 智能機(jī)器人示意圖中國從上世紀(jì) 70 年代開始進(jìn)行機(jī)器人技術(shù)的研究，到了 80 年代相繼成立了一些相關(guān)的組織和機(jī)構(gòu)，在國家“863”計劃中對機(jī)器人的發(fā)展目標(biāo)進(jìn)行了詳細(xì)的規(guī)劃[3]。到了 90 年代一些國產(chǎn)機(jī)器人被研制出來。到了 21 世紀(jì)后，在“十五”期間，國家對機(jī)器人發(fā)展計劃做出了調(diào)整，從一般的機(jī)器人技術(shù)研發(fā)向自動化方向發(fā)展，“十一五”期間，國家重點開展了對機(jī)器人共性技術(shù)的研究。“十二五”期間，重點關(guān)注機(jī)器人產(chǎn)業(yè)鏈的發(fā)展。“十三五”期間，專注機(jī)器人的頂層設(shè)計。中國最近發(fā)布的《中國制造 2025》把機(jī)器人技術(shù)作為重點項目，并出臺了相關(guān)的機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃。在這種政策環(huán)境下

智能機(jī)器人的技術(shù)越來越先進(jìn)，越來越成熟。(a) “潛龍二號” (b) “玉兔二號”圖1.2 國產(chǎn)智能機(jī)器人示意圖1.3 同步定位與地圖構(gòu)建技術(shù)的研究現(xiàn)狀與發(fā)展智能機(jī)器人要實現(xiàn)自主移動功能，必須了解自己所處的位置和周圍環(huán)境，這涉及到同步定位、目標(biāo)識別、地圖構(gòu)建、路徑規(guī)劃等一系列關(guān)鍵問題，而 SLAM 技術(shù)是解決這些問題的重要技術(shù)之一。SLAM 技術(shù)是指移動機(jī)器人搭載一些傳感器，在沒有得知周圍環(huán)境信息的前提下，在運(yùn)動的同時逐步建立周圍感知的環(huán)境模型，并估計自己的位置與運(yùn)動[4][5][6]。SLAM 自 1986 年被提出以來，一直是機(jī)器人技術(shù)領(lǐng)域里的熱點研究內(nèi)容。關(guān)于SLAM 技術(shù)，A.J.Davison 的單目 SLAM 研究較為經(jīng)典，同時 Davison 也是視覺 SLAM領(lǐng)域里的領(lǐng)軍人物

度不確定性。因為這些缺點，所以有些 SLAM 系統(tǒng)使用雙目相機(jī)和深度相機(jī)來進(jìn)行研究。圖2.1 單目相機(jī)示意圖2.2.2 雙目相機(jī)雙目相機(jī)由兩個攝像頭組成，如圖 2.2(a)所示，使用兩個攝像頭進(jìn)行視覺 SLAM系統(tǒng)設(shè)計的稱為雙目 SLAM，這兩個相機(jī)的參數(shù)相同，在同一個方向和一個水平垂直位置上，并且有一定的距離，該距離稱作基線，如同人類的眼睛一樣，左右眼有一定的距離，基線通常越大越好。因為兩個攝像頭之間存在一定的距離，所以當(dāng)兩個攝像頭拍攝同一個物體時，在照片上的位置會存在差異，左邊攝像頭拍攝到的物體會稍微偏右，右邊攝像頭拍攝到的物體會有稍微偏左。根據(jù)這些偏差就能計算出物體到攝像頭的距離。但其中的關(guān)鍵問題是讓計算機(jī)知道兩個攝像頭拍攝到的物體是否為同一個物體

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本文編號：2808864