重定位作為移動機(jī)器人走向自主化進(jìn)程中不可缺少的一部分,已經(jīng)受到廣泛的關(guān)注。但當(dāng)前重定位技術(shù)仍存在可靠性差、速度慢、無法很好地應(yīng)對動態(tài)環(huán)境等挑戰(zhàn)性問題。為了解決這些問題,本文主要研究移動機(jī)器人的重入自定位技術(shù),在現(xiàn)有的激光SLAM（simultaneous localization and mapping）技術(shù)基礎(chǔ)上提出了兩種重定位方法。首先提出了一種基于特征的重定位方法。該方法首先借助現(xiàn)有的SLAM技術(shù)構(gòu)建柵格地圖。其次提取柵格地圖中的直線,計算直線的交點(diǎn)獲取可靠的關(guān)鍵點(diǎn)。然后改進(jìn)了LBP（local binary pattern）特征描述符對關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行特征描述,用于后續(xù)減少錯誤匹配。接著通過幾何匹配的方法計算多組關(guān)鍵點(diǎn)對,對每組關(guān)鍵點(diǎn)對使用隨機(jī)抽樣一致性算法求出模糊位姿。最后在每個模糊位姿上將局部地圖點(diǎn)云與全局地圖匹配獲得位姿估計及對應(yīng)的評價值,選擇評價最高的位姿作為最終的位姿。該方案應(yīng)對動態(tài)環(huán)境有較高的可靠性,僅在移動機(jī)器人控制器上即可完成重定位,適用性高。其次提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重定位方法。該方案首先使用采集的激光數(shù)據(jù)與位姿訓(xùn)練重定位模型。然后通過模型直接得出一個模糊位姿,在... 

【文章來源】：杭州電子科技大學(xué)浙江省

【文章頁數(shù)】：71 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

各類

前后端架構(gòu)

SLAM因子圖


本文編號：3079498