在信息化智能化的今天,機(jī)器人技術(shù)已經(jīng)逐漸走向成熟。一些服務(wù)機(jī)器人已經(jīng)慢慢開始被大眾所接受,進(jìn)入到人們的工作生活當(dāng)中。服務(wù)機(jī)器人大多數(shù)功能都是基于自主導(dǎo)航、路徑規(guī)劃和避障技術(shù)。而實(shí)現(xiàn)這些功能的前提是機(jī)器人在未知環(huán)境中對(duì)周圍環(huán)境進(jìn)行即時(shí)的定位與建圖,即SLAM(simultaneous localization and mapping)技術(shù)。然而單獨(dú)使用視覺傳感器進(jìn)行即時(shí)定位與建圖時(shí),往往不能在白墻、玻璃幕墻等特征紋理較少的室內(nèi)環(huán)境中獲得準(zhǔn)確的視覺數(shù)據(jù),從而很難獲得準(zhǔn)確的定位和地圖。為了提高機(jī)器人在室內(nèi)環(huán)境下的定位和地圖精度,本文以雙目相機(jī)和低精度慣性導(dǎo)航作為傳感器,研究了將兩種傳感器信息進(jìn)行融合的機(jī)器人SLAM算法,主要內(nèi)容如下:視覺信息處理部分,首先通過對(duì)雙目相機(jī)進(jìn)行建模,推導(dǎo)出圖像二維坐標(biāo)與實(shí)際三維坐標(biāo)的轉(zhuǎn)換關(guān)系。接著對(duì)視覺圖像提取ORB(oriented fast and rotated brief)特征點(diǎn),并對(duì)雙目相機(jī)間的特征點(diǎn)進(jìn)行暴力匹配,對(duì)幀與幀圖像之間的特征點(diǎn)進(jìn)行FLANN(fast approximate nearest neighbor search library)快... 

【文章來源】：沈陽工業(yè)大學(xué)遼寧省

【文章頁數(shù)】：70 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

送餐機(jī)器人和醫(yī)療機(jī)器人Fig.1.1Fooddeliveryrobotandmedicalrobot

第1章緒論3圖1.2松耦合Fig.1.2Looselycoupled在松耦合的融合方法中，Konolige[3]等人提出將積分的慣性導(dǎo)航數(shù)據(jù)作為獨(dú)立的測(cè)量結(jié)果，整合進(jìn)立體視覺優(yōu)化中。Weiss[4]等人提出僅使用視覺位姿估計(jì)來更新擴(kuò)展卡爾曼濾波器，而不是將圖像的特征加入狀態(tài)向量中。并且只用慣性導(dǎo)航用來執(zhí)行卡爾曼濾波的傳播過程。Falquez[5]等人提出將來自于視覺里程計(jì)的位姿估計(jì)直接添加到慣性導(dǎo)航的優(yōu)化幀中的優(yōu)化方法。圖1.3緊耦合示意圖Fig.1.3Tightlycoupled在緊耦合的融合方法中，分為了基于濾波的緊耦合融合和基于優(yōu)化緊耦合融合兩大分支�；跒V波的方法主要有基于擴(kuò)展卡爾曼濾波器EKF[6-8]、無跡卡爾曼濾波UKF[9-10]、基于滑動(dòng)窗口的方法[11-14]等。Bloesch[15]等人提出了一種緊耦合擴(kuò)展卡爾曼濾波算法單目視覺慣性里程計(jì)算法，其更新步驟過程不是使用重投影誤差，而是直接使用了圖塊的像素強(qiáng)度作為誤差，相比重投影誤差，像素強(qiáng)度計(jì)算精度更高。Davison[16]等人提出了一種名為Mono-SLAM實(shí)時(shí)單目SLAM算法，該算法假設(shè)每個(gè)特征點(diǎn)的位置服從高斯分布并用橢圓形式表達(dá)其均值和不確定性,在投影橢圓中主動(dòng)搜索特征點(diǎn)進(jìn)行匹配,后端采用擴(kuò)展卡爾曼濾波器進(jìn)行優(yōu)化。Paul[17]等人提出平方根逆滑動(dòng)窗口濾波器（SR-ISWF）。該方法了提高計(jì)算效

第1章緒論3圖1.2松耦合Fig.1.2Looselycoupled在松耦合的融合方法中，Konolige[3]等人提出將積分的慣性導(dǎo)航數(shù)據(jù)作為獨(dú)立的測(cè)量結(jié)果，整合進(jìn)立體視覺優(yōu)化中。Weiss[4]等人提出僅使用視覺位姿估計(jì)來更新擴(kuò)展卡爾曼濾波器，而不是將圖像的特征加入狀態(tài)向量中。并且只用慣性導(dǎo)航用來執(zhí)行卡爾曼濾波的傳播過程。Falquez[5]等人提出將來自于視覺里程計(jì)的位姿估計(jì)直接添加到慣性導(dǎo)航的優(yōu)化幀中的優(yōu)化方法。圖1.3緊耦合示意圖Fig.1.3Tightlycoupled在緊耦合的融合方法中，分為了基于濾波的緊耦合融合和基于優(yōu)化緊耦合融合兩大分支�；跒V波的方法主要有基于擴(kuò)展卡爾曼濾波器EKF[6-8]、無跡卡爾曼濾波UKF[9-10]、基于滑動(dòng)窗口的方法[11-14]等。Bloesch[15]等人提出了一種緊耦合擴(kuò)展卡爾曼濾波算法單目視覺慣性里程計(jì)算法，其更新步驟過程不是使用重投影誤差，而是直接使用了圖塊的像素強(qiáng)度作為誤差，相比重投影誤差，像素強(qiáng)度計(jì)算精度更高。Davison[16]等人提出了一種名為Mono-SLAM實(shí)時(shí)單目SLAM算法，該算法假設(shè)每個(gè)特征點(diǎn)的位置服從高斯分布并用橢圓形式表達(dá)其均值和不確定性,在投影橢圓中主動(dòng)搜索特征點(diǎn)進(jìn)行匹配,后端采用擴(kuò)展卡爾曼濾波器進(jìn)行優(yōu)化。Paul[17]等人提出平方根逆滑動(dòng)窗口濾波器（SR-ISWF）。該方法了提高計(jì)算效

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于單目視覺的同時(shí)定位與地圖構(gòu)建方法綜述[J]. 劉浩敏,章國鋒,鮑虎軍.  計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào). 2016(06)
[2]傳感器的故障診斷技術(shù)研究[J]. 何富君,劉小磊,盧曉昭,塔月月.  科學(xué)技術(shù)與工程. 2010(26)
[3]移動(dòng)機(jī)器人的同步自定位與地圖創(chuàng)建研究進(jìn)展[J]. 陳衛(wèi)東,張飛.  控制理論與應(yīng)用. 2005(03)



本文編號(hào)：2936863