智能機(jī)器人技術(shù)具有廣闊的應(yīng)用前景,而SLAM（Simultaneous Localization And Mapping,同時(shí)定位與地圖構(gòu)建）技術(shù)是智能機(jī)器人領(lǐng)域的研究關(guān)鍵,隨著計(jì)算機(jī)視覺(jué)和傳感器技術(shù)的發(fā)展,基于RGB-D相機(jī)的視覺(jué)SLAM得到廣泛的關(guān)注。目前視覺(jué)SLAM的研究主要集中在靜態(tài)場(chǎng)景,關(guān)于動(dòng)態(tài)場(chǎng)景下的視覺(jué)SLAM研究還未形成統(tǒng)一的方案,并且大部分動(dòng)態(tài)視覺(jué)SLAM都存在較低的運(yùn)行效率。針對(duì)這些問(wèn)題,本文面向動(dòng)態(tài)物體類(lèi)別相對(duì)固定的工作環(huán)境,對(duì)動(dòng)態(tài)場(chǎng)景下的視覺(jué)SLAM進(jìn)行研究,主要內(nèi)容如下:（1）進(jìn)行了主流特征提取算法的對(duì)比實(shí)驗(yàn),采用四叉樹(shù)結(jié)構(gòu)改進(jìn)了ORB特征提取算法,得到均勻分散的特征點(diǎn),減少了局部特征點(diǎn)集中的情況。（2）提出了一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的視覺(jué)前端追蹤算法,通過(guò)遷移學(xué)習(xí)訓(xùn)練了YOLO v2網(wǎng)絡(luò),使用網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行動(dòng)態(tài)物體檢測(cè)并較好的剔除了動(dòng)態(tài)物體范圍內(nèi)的特征點(diǎn),減少了動(dòng)態(tài)物體對(duì)特征匹配和相機(jī)位姿估計(jì)的影響。（3）進(jìn)行了基于關(guān)鍵幀的閉環(huán)檢測(cè)流程設(shè)計(jì)及測(cè)試實(shí)驗(yàn),并利用通用數(shù)據(jù)集進(jìn)行測(cè)試比較,得到了較好的閉合軌跡。采用了局部BA優(yōu)化配合全局位姿圖優(yōu)化的方法進(jìn)行了視覺(jué)后端優(yōu)化,... 

【文章來(lái)源】：華中科技大學(xué)湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

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【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

Kinectv2外觀與內(nèi)部結(jié)構(gòu)示意圖

圖 2.2 相機(jī)成像原理圖相機(jī)坐標(biāo)系 o- x - y -z 的點(diǎn) P ( X , Y , Z )，投射在成像平面 o' -x ' -y' 上，o 為相機(jī)光心，點(diǎn)P在物理投影平面的坐標(biāo)為 P' ( X',Y',Z' )，根據(jù)幾何關(guān)系：' 'X Y ZX Y f (2-其中： f 為相機(jī)的焦距。光軸中心線(xiàn)與成像平面的交點(diǎn)o' 的像素點(diǎn)坐標(biāo)為( , )x yc c ，P' 在像素坐標(biāo)坐標(biāo)系下的坐標(biāo)記為(u , v ),可以得到 P' 點(diǎn)坐標(biāo)關(guān)系的等式：''x xy yu c Xv c Y (2-

T0 11 1wwZ Z 3 3維旋轉(zhuǎn)矩陣，t 為平移向量。（2-4）用齊次坐標(biāo)進(jìn)行表示，并帶入上式，可以得到世界坐標(biāo)系 T0 00 0 00 11 0 0 1 01 1w wx xw wy yw wX Xu f cY YZ v f cZ Z RK Tt理論的相機(jī)模型，在實(shí)際應(yīng)用中，相機(jī)前方會(huì)安裝透鏡，由于透會(huì)產(chǎn)生徑向畸變，如圖 2.3 所示，存在桶形畸變和枕形畸變，兩算坐標(biāo)結(jié)果出現(xiàn)偏差。由于在相機(jī)實(shí)際生產(chǎn)中，存在裝配誤差，不平行，由此還會(huì)產(chǎn)生切向畸變。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于ORB-SLAM的室內(nèi)機(jī)器人定位和三維稠密地圖構(gòu)建[J]. 侯榮波,魏武,黃婷,鄧超鋒.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2017(05)
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博士論文
[1]基于多傳感器融合的室內(nèi)機(jī)器人自主導(dǎo)航方法研究[D]. 張文.中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2017

碩士論文
[1]動(dòng)態(tài)場(chǎng)景下基于改進(jìn)粒子濾波器的SLAM算法[D]. 蘇澤榮.廣東工業(yè)大學(xué) 2016



本文編號(hào)：2933653