發(fā)布時(shí)間：2021-06-09 17:42

　　同時(shí)定位與地圖構(gòu)建SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技術(shù)是解決移動(dòng)機(jī)器人自主運(yùn)動(dòng)的重要技術(shù),當(dāng)機(jī)器人處于未知的室內(nèi)環(huán)境中,無法再通過外部獲得自身位置信息,對(duì)于這個(gè)問題,用RGB-D深度相機(jī)作為視覺傳感器是一種很好的解決方案。本文以經(jīng)典SLAM框架為基礎(chǔ)展開研究,詳細(xì)分析Kinect1深度相機(jī)的組成,相機(jī)成像模型,深度測(cè)量工作原理,并完成對(duì)相機(jī)的標(biāo)定。分別用SIFT、SURF、改進(jìn)的ORB特征提取法對(duì)圖像進(jìn)行特征提取,比對(duì)三者提取速度,改進(jìn)的ORB特征提取法提取速度優(yōu)于前兩者,使用改進(jìn)的ORB特征提取法,搭配FLANN優(yōu)化匹配方法,實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像特征快速提取與準(zhǔn)確匹配。根據(jù)匹配的特征點(diǎn)估計(jì)相機(jī)的位姿,當(dāng)匹配點(diǎn)的3D位置已知時(shí),可以用多點(diǎn)透視PnP的方法求解出相機(jī)位姿。多點(diǎn)透視PnP求解位姿的方法有線性和非線性的方法,本文先用線性P3P方法求解出相機(jī)位姿矩陣,同時(shí)用非線性Bundle Adjustment的方法求解出相機(jī)位姿矩陣,得出結(jié)論,兩種方法在兩幅圖像估計(jì)位姿問題中,求解出來的位姿矩陣差異不大,最終都能實(shí)現(xiàn)對(duì)相機(jī)的初步定位功能,但是P3... 

【文章來源】：南華大學(xué)湖南省

【文章頁數(shù)】：65 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

經(jīng)典視覺SLAM流程圖

深度相機(jī)組成

普通相機(jī)成像

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]NVIDIA Jetson TX2平臺(tái):加速發(fā)展小型化人工智能終端[J]. 齊健.  智能制造. 2017(05)
[2]掃地機(jī)器人的發(fā)展現(xiàn)狀及展望[J]. 趙航,劉玉梅,卜春光,李艷杰,劉博.  信息與電腦(理論版). 2016(12)
[3]Kinect傳感器的彩色和深度相機(jī)標(biāo)定[J]. 郭連朋,陳向?qū)?劉彬.  中國圖象圖形學(xué)報(bào). 2014(11)
[4]移動(dòng)機(jī)器人技術(shù)研究現(xiàn)狀與未來[J]. 曹凱.  信息系統(tǒng)工程. 2013(05)
[5]最小二乘配置的SVD分解解法[J]. 魯鐵定,寧津生,周世健,臧德彥.  測(cè)繪科學(xué). 2008(03)
[6]自主導(dǎo)航小車AGV定位方法的研究[J]. 史恩秀,黃玉美.  傳感技術(shù)學(xué)報(bào). 2007(01)
[7]拓?fù)涞貓D介紹[J]. 華一新.  地圖. 1989(03)

碩士論文
[1]基于RGB-D的SLAM算法研究[D]. 丁潔瓊.西安電子科技大學(xué) 2014



本文編號(hào)：3221030