隨著機(jī)器人技術(shù)的發(fā)展和人們對(duì)生活品質(zhì)要求的提高,移動(dòng)服務(wù)機(jī)器人的需求越來越強(qiáng)烈,然而現(xiàn)如今的主要矛盾是機(jī)器人的自主化和智能化還遠(yuǎn)不能滿足人們的期待,所以如何讓移動(dòng)機(jī)器人更“像人”一直是研究的重點(diǎn)。在智能化的道路上,移動(dòng)機(jī)器人的三維環(huán)境建圖和目標(biāo)識(shí)別技術(shù)越來越成為研究的熱點(diǎn)。作為建圖的關(guān)鍵技術(shù)SLAM在近些年有了很大進(jìn)步,其中三維激光傳感器建圖精確,但價(jià)格過于昂貴,所以探索以視覺SLAM技術(shù)為代表的三維環(huán)境建模方法是解決目標(biāo)識(shí)別問題的關(guān)鍵技術(shù)之一。本文利用RGB-D傳感器構(gòu)建三維點(diǎn)云地圖。首先研究三維建模中最基礎(chǔ)也是最關(guān)鍵的點(diǎn)云配準(zhǔn)算法,研究改進(jìn)視覺SLAM中絕大部分應(yīng)用的基于特征點(diǎn)的點(diǎn)云配準(zhǔn)算法,提出一種特征點(diǎn)質(zhì)量評(píng)價(jià)方法和三維隨機(jī)采樣一致性算法（RANSAC）,提高了拼接點(diǎn)云過程的準(zhǔn)確度和魯棒性,同時(shí)降低了算法耗時(shí)。在實(shí)現(xiàn)三維稠密點(diǎn)云快速建圖時(shí),本文改進(jìn)了ORB-SLAM2算法,充分利用該算法對(duì)位姿的精確估計(jì),在構(gòu)建點(diǎn)云時(shí)對(duì)關(guān)鍵幀的所有像素點(diǎn)云進(jìn)行重建,構(gòu)建稠密點(diǎn)云地圖。使用GPU加速特征提取和匹配,使得構(gòu)建稠密地圖的同時(shí),幀處理時(shí)間沒有增加,滿足快速建圖實(shí)時(shí)性。本文的改進(jìn)建圖方法和... 

【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)】：90 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

國外先進(jìn)服務(wù)機(jī)器人

了很大進(jìn)步，并且做到了一定的商業(yè)化。a) 哈工大全向移動(dòng)服務(wù)機(jī)器人 b) “佳佳”服務(wù)機(jī)器人圖1-2 國內(nèi)服務(wù)機(jī)器人哈工大機(jī)器人研究所是國內(nèi)高校和科研單位中最早開始服務(wù)機(jī)器人的研究單位之一，圖 1-2 a)是哈工大在 2005 年研制的全向移動(dòng)服務(wù)機(jī)器人，其配備全向移動(dòng)底盤，具有人機(jī)交互和自動(dòng)導(dǎo)航等功能，可以在家庭中陪伴老人和通過 APP 等終端進(jìn)行遠(yuǎn)程安全監(jiān)測。圖 1-2 b)是中科大在 2016 年推出的中國首臺(tái)高度仿人的體驗(yàn)交互式機(jī)器人“佳佳”。該機(jī)器人最大的創(chuàng)新是在人機(jī)語音交互過程中同步實(shí)現(xiàn)交流時(shí)類人的面部肌肉動(dòng)作和手勢相結(jié)合，在不同語境下肢體語言不同。同時(shí)可以在大場景動(dòng)態(tài)環(huán)境中自主定位導(dǎo)航。而且研究人員首次提出機(jī)器人品格的概念，

b) LSD-SLAM 實(shí)時(shí)建圖[18]圖1-3 典型視覺 SLAM 建圖算法國內(nèi) SLAM 領(lǐng)域的研究人員在近三年來人數(shù)呈指數(shù)增長，也涌現(xiàn)出很多優(yōu)秀的學(xué)術(shù)成果。北京理工大學(xué)的付夢印等[19]提出一種基于 RGB-D 的實(shí)時(shí) SLAM 算法，利用特征點(diǎn)進(jìn)行 ICP 求解位姿估計(jì)，然后以該位姿為均值，撒點(diǎn)采樣并且計(jì)算與觀測數(shù)據(jù)的匹配度，得到最優(yōu)位姿，然后對(duì)當(dāng)前幀的特征點(diǎn)與環(huán)境模型數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)，關(guān)聯(lián)的同時(shí)考慮距離和 RGB 信息，提高準(zhǔn)確性。缺點(diǎn)是當(dāng)環(huán)境中特征點(diǎn)較少時(shí)，定位效果較差甚至丟失。這也是特征點(diǎn)法 SLAM 的缺陷之一。林俊欽等人[20]提出一種基于 NDT 匹配和改進(jìn)回環(huán)檢測的 SLAM 方法

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于NDT匹配和改進(jìn)回環(huán)檢測的SLAM研究[J]. 林俊欽,韓寶玲,羅慶生,趙嘉珩,葛卓.  光學(xué)技術(shù). 2018(02)
[2]面向點(diǎn)云的三維物體識(shí)別方法綜述[J]. 郝雯,王映輝,寧小娟,梁瑋,石爭浩.  計(jì)算機(jī)科學(xué). 2017(09)
[3]基于多模態(tài)深度學(xué)習(xí)的RGB-D物體識(shí)別[J]. 駱健,蔣旻,劉星,周龍.  計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì). 2017(06)
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[5]中國人口老齡化的特征趨勢及對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的潛在影響[J]. 鄭偉,林山君,陳凱.  數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究. 2014(08)
[6]服務(wù)機(jī)器人技術(shù)研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢[J]. 王田苗,陶永,陳陽.  中國科學(xué):信息科學(xué). 2012(09)

博士論文
[1]融合顏色和深度信息的三維同步定位與地圖構(gòu)建研究[D]. 劉艷麗.中南大學(xué) 2014
[2]基于機(jī)器學(xué)習(xí)的物體識(shí)別[D]. 劉光燦.上海交通大學(xué) 2013

碩士論文
[1]基于手勢交互的移動(dòng)機(jī)器人三維環(huán)境探索及感知技術(shù)研究[D]. 李曉宇.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2017



本文編號(hào)：3143072