隨著智能移動(dòng)機(jī)器人技術(shù)的快速發(fā)展和需求,同時(shí)定位與建圖（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）技術(shù)越來越被重視和關(guān)注,目前單機(jī)器人SLAM,尤其是基于視覺相機(jī)的單機(jī)器人SLAM已經(jīng)在學(xué)界和應(yīng)用上取得諸多重大進(jìn)展,但當(dāng)前研究人員主要的研究方向還是更多的聚集在單機(jī)上,對(duì)于多機(jī)協(xié)同SLAM的研究還相對(duì)較少,本文根據(jù)未來工廠多機(jī)協(xié)同輔助作業(yè)的需求,對(duì)基于視覺的多機(jī)協(xié)同SLAM算法進(jìn)行了初步的研究和實(shí)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)。本文首先對(duì)多機(jī)協(xié)同SLAM中的單機(jī)算法基礎(chǔ)進(jìn)行了研究,介紹SLAM問題的數(shù)學(xué)描述和本文傳感器的選擇,并對(duì)SLAM算法的前后端理論進(jìn)行了調(diào)研和綜述,綜合比較課題需求后選取了ORB-SLAM算法作為實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ),并對(duì)該算法的實(shí)現(xiàn)框架進(jìn)行了分析介紹。關(guān)于基于此算法的多機(jī)器人協(xié)同SLAM問題主要研究熱點(diǎn)包括三個(gè)方面,一是機(jī)器人系統(tǒng)的任務(wù)分配和多機(jī)通信,二是多機(jī)（或是相機(jī)）位姿的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián),三是依賴數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的地圖拼接（也有研究人員將地圖拼接和數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)并稱為地圖拼接）。本文對(duì)多機(jī)算法的研究主要集中于地圖拼接部分,著重分析了出現(xiàn)地圖拼接的兩種情況,第一種是基于相機(jī)... 

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

【文章頁數(shù)】：66 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題研究的來源、背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 主要研究?jī)?nèi)容及章節(jié)安排
第2章 基于視覺的SLAM算法理論
    2.1 引言
    2.2 SLAM問題的基本原理
    2.3 基于外部傳感器的SLAM算法分類
        2.3.1 傳感器分類
        2.3.2 小孔成像原理
    2.4 基于視覺的SLAM算法原理
        2.4.1 前端視覺里程計(jì)
        2.4.2 后端數(shù)據(jù)處理
        2.4.3 環(huán)形閉合檢測(cè)
    2.5 ORB-SLAM算法原理分析
        2.5.1 ORB-SLAM算法框架
        2.5.2 跟蹤實(shí)現(xiàn)
        2.5.3 局部建圖實(shí)現(xiàn)
        2.5.4 環(huán)形閉合檢測(cè)實(shí)現(xiàn)
    2.6 本章小結(jié)
第3章 多機(jī)器人通信與地圖拼接
    3.1 引言
    3.2 多機(jī)器人系統(tǒng)
    3.3 基于ROS的節(jié)點(diǎn)通信設(shè)計(jì)
        3.3.1 ROS操作系統(tǒng)
        3.3.2 基于ROS的多機(jī)節(jié)點(diǎn)通信設(shè)計(jì)
    3.4 基于相機(jī)相對(duì)觀測(cè)的地圖拼接算法
        3.4.1 相機(jī)坐標(biāo)模型
        3.4.2 相機(jī)相對(duì)觀測(cè)
        3.4.3 地圖拼接
    3.5 基于場(chǎng)景辨識(shí)的地圖拼接算法
        3.5.1 場(chǎng)景辨識(shí)
        3.5.2 相對(duì)位姿計(jì)算
        3.5.3 地圖融合
    3.6 本章小結(jié)
第4章 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析
    4.1 引言
    4.2 硬件平臺(tái)搭建
    4.3 實(shí)驗(yàn)及分析
        4.3.1 相機(jī)標(biāo)定
        4.3.2 特征提取與匹配
        4.3.3 ORB-SLAM數(shù)據(jù)集測(cè)試
        4.3.4 ORB-SLAM實(shí)驗(yàn)測(cè)試
        4.3.5 地圖拼接實(shí)驗(yàn)
    4.4 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]大規(guī)模環(huán)境下基于圖優(yōu)化SLAM的后端優(yōu)化方法[J]. 王忠立,趙杰,蔡鶴皋.  哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2015(07)
[2]基于局部子地圖方法的多機(jī)器人主動(dòng)同時(shí)定位與地圖創(chuàng)建[J]. 苑晶,黃亞樓,陶通,習(xí)白羽.  機(jī)器人. 2009(02)
[3]基于信息融合的同時(shí)定位與地圖創(chuàng)建研究[J]. 羅榮華,洪炳镕.  哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2004(05)

博士論文
[1]基于視覺的多機(jī)器人協(xié)作SLAM研究[D]. 苑全德.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2016

碩士論文
[1]基于路徑圖優(yōu)化的多機(jī)器人同步定位與制圖研究[D]. 鐘進(jìn).哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2014
[2]基于異構(gòu)傳感器的多機(jī)器人SLAM地圖融合研究[D]. 張寶先.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2013
[3]基于單目視覺的家庭機(jī)器人全局定位研究[D]. 鞠玉江.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2006



本文編號(hào)：3055329