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,計算直線的交點獲取可靠的關(guān)鍵點。然后改進(jìn)了LBP（local binary pattern）特征描述符對關(guān)鍵點進(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)鍵點對,對每組關(guān)鍵點對使用隨機(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