發(fā)布時間：2021-01-02 18:50

　　同時定位與地圖構(gòu)建又稱為SLAM,是移動機器人自主導(dǎo)航、增強現(xiàn)實、虛擬現(xiàn)實等熱門領(lǐng)域中的核心技術(shù)。SLAM要解決的技術(shù)問題是如何并行地計算確定運動物體的姿態(tài)和構(gòu)建周圍環(huán)境地圖信息。攝像頭獲取信息豐富,在學(xué)術(shù)界和工業(yè)界被廣泛深入地研究和采用。在單目視覺SLAM中,主要存在特征點的匹配精度普遍不高,關(guān)鍵幀選取計算方法不準(zhǔn)確,前后端優(yōu)化算法誤差較大,整體算法不能滿足實時性要求的問題。本文將主要研究SLAM運行過程中特征點和關(guān)鍵幀的選取方法,改進前后端優(yōu)化算法以及解決SLAM實時性的問題。研究這些關(guān)鍵步驟對提升SLAM的定位精度具有重大的理論指導(dǎo)意義,是SLAM精確性和實時性的重要保證。本文的主要研究內(nèi)容如下:（1）在前端方案設(shè)計中研究了主流特征點的提取步驟、特性、匹配原理;論述了位姿空間點估計方法、單目相機初始化方法;采用一種關(guān)鍵幀的選擇策略,保證了圖像幀內(nèi)容的豐富性和有效性,降低了計算量,同時也保證了不會在SLAM過程中跟蹤失敗;采用基于ORB詞袋模型的回環(huán)檢測方法,快速幫助確定了回環(huán)出現(xiàn)的位置,避免了由于累積誤差帶來的錯誤估計,極大地提高了SLAM的定位建圖精度;最后給出了單目視覺SLA... 

【文章來源】：安徽理工大學(xué)安徽省

【文章頁數(shù)】：85 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 研究現(xiàn)狀
        1.2.1 特征點法
        1.2.2 直接法
        1.2.3 SLAM算法研究現(xiàn)狀
    1.3 研究內(nèi)容與章節(jié)安排
        1.3.1 研究內(nèi)容
        1.3.2 章節(jié)安排
2 視覺前端流程設(shè)計
    2.1 特征點提取
        2.1.1 SIFT特征
        2.1.2 SURF特征
        2.1.3 ORB特征
    2.2 特征點匹配
    2.3 位姿和空間點位置估計
        2.3.1 2D-2D位姿估計
        2.3.2 特征點空間坐標(biāo)估計
        2.3.3 3D-2D相機位姿估計
    2.4 單目相機初始化
    2.5 關(guān)鍵幀選擇策略
    2.6 基于ORB詞袋的回環(huán)檢測
    2.7 本章小結(jié)
3 后端優(yōu)化算法設(shè)計
    3.1 基于濾波器的優(yōu)化方法
        3.1.1 卡爾曼濾波
        3.1.2 擴展卡爾曼濾波
    3.2 圖優(yōu)化
        3.2.1 最小二乘問題描述
        3.2.2 非線性最小二乘問題求解
        3.2.3 BA與圖優(yōu)化問題建模
    3.3 本文采用的優(yōu)化方法
    3.4 本章小結(jié)
4 實驗與分析
    4.1 單目視覺SLAM關(guān)鍵步驟與結(jié)果分析
        4.1.1 特征點提取和分析
        4.1.2 關(guān)鍵幀選取與閉環(huán)檢測
        4.1.3 后端優(yōu)化算法
        4.1.4 定位精度分析
    4.2 無線傳感網(wǎng)絡(luò)下的SLAM定位建圖
    4.3 本章小結(jié)
5 總結(jié)與展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
參考文獻
致謝
作者簡介及讀研期間主要科研成果


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于ROS的云機器人系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)[J]. 鄧暢.  上海工程技術(shù)大學(xué)學(xué)報. 2018(04)
[2]基于ROS的室內(nèi)機器人導(dǎo)航技術(shù)研究[J]. 劉海平,戰(zhàn)強.  機械制造與自動化. 2018(06)
[3]基于ROS平臺的移動機器人運動分析與仿真[J]. 張玉林,陳勇林.  機器人技術(shù)與應(yīng)用. 2018(05)
[4]基于SIFT的圖像匹配技術(shù)研究[J]. 董平,林強,劉志偉,林嘉宇.  數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用. 2015(02)

碩士論文
[1]基于單目視覺的同時定位與稀疏地圖構(gòu)建的研究與實現(xiàn)[D]. 吳勇.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2017
[2]基于g2o的SLAM后端優(yōu)化算法研究[D]. 張彥珍.西安電子科技大學(xué) 2014



本文編號：2953445