發(fā)布時間：2021-04-06 08:19

　　近年來,汽車保有量逐年上升,停車難問題凸顯。在停車場中應(yīng)用泊車機(jī)器人成為一種新型高效的停車方案。但是室內(nèi)或地下的停車場空間中,GPS等外部定位信號缺失,泊車機(jī)器人需要一種不依賴外部定位信號的定位導(dǎo)航方案。視覺SLAM是一種適合在這種場景下的方案。另外,與當(dāng)前應(yīng)用的激光導(dǎo)航方案相比,基于視覺SLAM的定位和導(dǎo)航技術(shù)具有不需要安裝激光反光板、傳感器成本低廉等優(yōu)點,從而極具發(fā)展?jié)摿�。本文主要研究基于視覺SLAM的泊車機(jī)器人定位與導(dǎo)航技術(shù)。為了通過機(jī)器人上的相機(jī)拍攝的相鄰兩幅圖像來求得機(jī)器人的運動和局部地圖,本文首先研究基于ORB特征的視覺里程計。首先對特征點提取算法進(jìn)行分析和比較,并通過實驗得出ORB特征點算法消耗的時間明顯較SURF以及SIFT特征點短;然后對比了在特征點數(shù)量很大的情況下特征點匹配算法的表現(xiàn),通過實驗發(fā)現(xiàn)基于FLANN的匹配算法更適合在這種情況下的應(yīng)用。對于在3D-2D場景下的PnP問題和3D-3D場景下ICP問題,先給出應(yīng)用線性代數(shù)進(jìn)行求解的方法,然后將其作為初始值,利用非線性優(yōu)化方法進(jìn)行求解。為了解決視覺里程計長時間運行后有較大的累計誤差的問題,本文接下來研究了基于光束... 

【文章來源】：中國礦業(yè)大學(xué)江蘇省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：85 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

泊車機(jī)器人Figure1-1Aparkingrobot

1緒論3圖1-2激光導(dǎo)航Figure1-2Lasernavigation視覺SLAM：通過相機(jī)拍攝的圖像信息來計算運動和地圖的導(dǎo)航技術(shù)。視覺SLAM不需要結(jié)構(gòu)化的場景，可以從一般的自然場景中提取特征點來作為路標(biāo)，在定位的同時還可以建立周邊的地圖。視覺SLAM具有以下優(yōu)點：不需要預(yù)先在場地中鋪設(shè)輔助定位設(shè)施、圖像傳感器的成本較低、可以利用圖像當(dāng)中的信息建立地圖。對比這幾類方法可以看出，雖然當(dāng)前泊車機(jī)器人大多沒有采用基于視覺SLAM的定位和導(dǎo)航方案，但是基于視覺SLAM的泊車機(jī)器人定位和導(dǎo)航技術(shù)因其廣泛的適用性和較高的便利程度、較低的成本而具有極大的發(fā)展?jié)摿�。本文將研究基于視覺SLAM的泊車機(jī)器人定位和導(dǎo)航技術(shù)，接下來將首先介紹視覺SLAM的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀。1.2.2視覺SLAM國外研究現(xiàn)狀SLAM算法最初是依靠激光雷達(dá)等非視覺傳感器工作的，隨后才出現(xiàn)了利用相機(jī)作為傳感器的視覺SLAM算法。MonoSLAM可以說是這方面的先驅(qū)，具有重大的意義，這是第一個實時運行的視覺SLAM框架[5]，它基于單目相機(jī)，是由Davison在2007年提出的[6]。在功能上，MonoSLAM具備了典型視覺SLAM應(yīng)該具有的功能，可以同時估計相機(jī)的運動和構(gòu)建特征點構(gòu)成的地圖。它采用了基于特征點法的視覺里程計，從圖像中提取Shi-Tomasi角點，并進(jìn)行主動搜索來匹配特征點。在后端方面，它使用了擴(kuò)展卡爾曼濾波算法，認(rèn)為每一個特征點的位置服從正態(tài)分布，實時更新相機(jī)和路標(biāo)點的均值和協(xié)方差，從而在概率框架內(nèi)創(chuàng)建一個稀疏而持久的地圖。圖1-3顯示了這個系統(tǒng)在運行時的情況，從左到右依次表示了從圖像中提取特征點和用橢球表達(dá)的特征點在空間中的位置分布，可以看到圖中以橢球型表示了特征點服從的正態(tài)分布。

MonoSLAM截圖

【參考文獻(xiàn)】：
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博士論文
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碩士論文
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[4]基于激光雷達(dá)的室內(nèi)移動機(jī)器人SLAM與導(dǎo)航技術(shù)研究[D]. 杜哲夫.湖北工業(yè)大學(xué) 2019
[5]基于深度學(xué)習(xí)框架的地面移動目標(biāo)追蹤系統(tǒng)[D]. 康義.哈爾濱工程大學(xué) 2019
[6]四旋翼飛行器目標(biāo)檢測與定位方法研究[D]. 朱均.浙江大學(xué) 2019
[7]基于水下圖像信息的同步定位與地圖構(gòu)建方法研究[D]. 黃靖偉.哈爾濱工程大學(xué) 2019
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本文編號：3121118