SLAM（Simultaneous Localization and Mapping,實(shí)時(shí)定位和制圖研究）是機(jī)器人和場(chǎng)景理解中非常重要的研究方向,并且在定位導(dǎo)航領(lǐng)域起著重要作用。近年來(lái)由于雙目相機(jī)的成本較低,抗環(huán)境干擾能力強(qiáng),逐漸引起人們注意。視覺里程計(jì)在雙目視覺SLAM中起到至關(guān)重要的作用,在定位和地圖繪制中具有非常重要的意義。近年來(lái),深度學(xué)習(xí)發(fā)展非常迅速,且應(yīng)用非常廣泛,深度學(xué)習(xí)在雙目SLAM中的應(yīng)用研究正在逐步成為SLAM的研究趨勢(shì)。本文基于深度學(xué)習(xí)方法研究了雙目SLAM視覺里程計(jì)模塊,優(yōu)化了現(xiàn)有的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)損失函數(shù),提高了相機(jī)姿態(tài)估計(jì)和深度恢復(fù)的準(zhǔn)確性,并且將網(wǎng)絡(luò)輸出的幀間相對(duì)位姿轉(zhuǎn)換為全局相機(jī)位姿。本文相關(guān)研究設(shè)計(jì)如下:首先,設(shè)計(jì)了端對(duì)端的視覺里程計(jì)網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)了相機(jī)位姿和圖像深度估計(jì)。通過(guò)無(wú)監(jiān)督的方式將位姿估計(jì)網(wǎng)絡(luò)和深度恢復(fù)網(wǎng)絡(luò)聯(lián)合訓(xùn)練,利用雙目相機(jī)的空間幾何一致性和輸入圖像序列的時(shí)間幾何一致性對(duì)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練進(jìn)行約束。為了避免陷入局部最優(yōu)解“陷阱”,深入研究SLAM直接法估計(jì)相機(jī)位姿的原理,設(shè)計(jì)了邊緣檢測(cè)圖像預(yù)處理的方法提高圖像邊緣梯度的權(quán)重,提升位姿估計(jì)精度。其次,通過(guò)研究分... 

【文章來(lái)源】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：86 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

GeoNet級(jí)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工程碩士學(xué)位論文9系，成像原理如圖2-1所示，成像平面的原點(diǎn)與相機(jī)光心處于同一水平線上，可以假設(shè)相機(jī)平面坐標(biāo)系為yox，像素坐標(biāo)系為uov，成像平面轉(zhuǎn)化為像素坐標(biāo)系時(shí)，成像平面圖像坐標(biāo)系在u軸上縮放a倍，在v軸上縮放b倍，同時(shí)，原點(diǎn)平移了[yxCC,]。那么成像坐標(biāo)與像素坐標(biāo)系關(guān)系可表示為：xCaxu（2-1）yCbyv（2-2）圖2-1真實(shí)成像原理而成像平面與實(shí)際物體所在的相機(jī)坐標(biāo)系的關(guān)系與相機(jī)焦距f有關(guān)，根據(jù)針孔相機(jī)模型，可以得到相機(jī)坐標(biāo)系xoy與成像平面的圖像坐標(biāo)系yox的坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換，表示為式2-3：yyxxfz（2-3）由此可得像素坐標(biāo)系與相機(jī)坐標(biāo)的轉(zhuǎn)換關(guān)系為：xCzxafu（2-4）yCzybfv（2-5）令affx，bffy，因?yàn)閒的單位為米，a，b的單位為像素每米，所以xf,yf的單位為像素，將式2-4,2-5表示為齊次坐標(biāo)的形式，可得：

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工程碩士學(xué)位論文10KPzyxCfCfzvuyyxxZ11000011（2-6）此時(shí)中間量組成的矩陣K稱為內(nèi)參矩陣，我們標(biāo)定的一個(gè)主要目的就是為了確定相機(jī)的內(nèi)參。另一方面，由于相機(jī)使用的是透鏡的原因，會(huì)產(chǎn)生相機(jī)畸變，一般根據(jù)透鏡形狀和相機(jī)組裝誤差分為徑向畸變以及切向畸變。徑向畸變一般分為兩種，桶形畸變和枕形畸變，如圖2-2所示。桶形畸變和枕形畸變都與圖像放大率和光軸距離有關(guān)，一般來(lái)說(shuō)，桶形畸變主要是由于圖像放大率與光軸距離成反比，枕形畸變與之相反。這兩種畸變中，對(duì)于穿越圖像中心和光心的光線沒有影響，可以得到正常的成像內(nèi)容。圖2-2徑向畸變示意圖對(duì)于徑向畸變，因?yàn)閺较蚧兂潭扰c光心距離成正比，通常的去畸變操作使用多項(xiàng)式函數(shù)來(lái)表示去畸變前后的坐標(biāo)，可以表示為下式：6342211rkrkrkxxcorrected（2-7）6342211rkrkrkyycorrected（2-8）其中yx,為未校正的坐標(biāo)點(diǎn)，經(jīng)過(guò)校正后，坐標(biāo)點(diǎn)表示為correctedcorrectedyx,。切向畸變主要是由于透鏡與成像平面不平行，導(dǎo)致了物體投影距離光心距離的變化，一般糾正函數(shù)為：222122xrpxypxxcorrected（2-9）xypyrpyycorrected222122（2-10）糾正圖像畸變一般使用這五個(gè)畸變系數(shù)21321,,,,ppkkk，相機(jī)標(biāo)定的另一個(gè)重要目的為計(jì)算出這五個(gè)畸變系數(shù)。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于點(diǎn)特征的單目視覺里程計(jì)實(shí)現(xiàn)[J]. 夏亮,黃鶴.  北京測(cè)繪. 2019(03)
[2]基于計(jì)算機(jī)的視覺立體匹配算法探究[J]. 周瓊.  數(shù)字通信世界. 2018(08)
[3]基于RGB-D深度相機(jī)的室內(nèi)場(chǎng)景重建[J]. 梅峰,劉京,李淳秡,王兆其.  中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào). 2015(10)
[4]自適應(yīng)動(dòng)態(tài)規(guī)劃綜述[J]. 張化光,張欣,羅艷紅,楊珺.  自動(dòng)化學(xué)報(bào). 2013(04)
[5]圖像Harris特征點(diǎn)提取算法的研究[J]. 魏佳.  電腦知識(shí)與技術(shù). 2010(32)
[6]四元數(shù)矩陣的實(shí)表示與四元數(shù)矩陣方程[J]. 姜同松,魏木生.  數(shù)學(xué)物理學(xué)報(bào). 2006(04)

碩士論文
[1]基于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的相機(jī)位姿估計(jì)算法研究[D]. 吳炎桐.北京郵電大學(xué) 2019
[2]教育機(jī)器人室內(nèi)視覺慣性里程計(jì)研究[D]. 李泰.華中師范大學(xué) 2019
[3]基于視覺SLAM的語(yǔ)義地圖研究[D]. 常思雨.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2018
[4]基于RGB-D數(shù)據(jù)的SLAM算法研究[D]. 呂憲偉.北京理工大學(xué) 2016



本文編號(hào)：3015063