發(fā)布時間：2021-08-16 22:41

　　自主導航是移動機器人的核心技術,主要包括移動機器人視覺同時定位與地圖構建（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）和路徑規(guī)劃,這是當前移動機器人研究領域的重點研究方向,因此針對室內(nèi)環(huán)境下移動機器人視覺SLAM導航系統(tǒng)的研究具有重要的理論意義和實際應用價值。首先,針對移動機器人導航、視覺SLAM和路徑規(guī)劃相關技術的研究現(xiàn)狀進行分析,對視覺SLAM的系統(tǒng)框架進行了設計和視覺傳感器的選取,結合對路徑規(guī)劃技術的研究,完成了室內(nèi)環(huán)境下的移動機器人視覺SLAM導航系統(tǒng)方案的總體設計。在視覺SLAM研究中,針對其前端存在點云配準誤差大、效率低的問題,提出一種改進點云配準策略的配準算法。算法通過隨機采樣一致性（Random Sample Consensus,RANSAC）采樣策略對RGB圖進行點對的篩選獲得內(nèi)點,完成預處理;采用基于剛體變換一致性的對應點間的距離閾值完成點云初配準;在保證具有良好初始位姿的情況下,引入一種動態(tài)迭代角度因子的迭代最近點（Iterative Closest Point,ICP）算法實現(xiàn)了點云精配準。隨后,針對視覺SLAM系統(tǒng)中存... 

【文章來源】：重慶郵電大學重慶市

【文章頁數(shù)】：78 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

回環(huán)檢測對比圖

重慶郵電大學碩士學位論文 第2章 室內(nèi)環(huán)境下移動機器人視覺SLAM導航系統(tǒng)方案設計中的關鍵技術，依靠視覺 SLAM 系統(tǒng)能夠獲取移動機器人的定位和構建環(huán)境地圖，在獲取先驗地圖的基礎上，采用選取的人工魚群路徑規(guī)劃算法進行規(guī)劃合理路徑，從而實現(xiàn)室內(nèi)環(huán)境下移動機器人自主導航功能，最終使得移動機器人在工作空間內(nèi)的導航成功率達到 90%以上。因此，設計的室內(nèi)環(huán)境下移動機器人視覺 SLAM導航系統(tǒng)的總體框圖如圖 2.2 所示，主要分為視覺 SLAM 和路徑規(guī)劃兩個部分。

(c) SURF (d) ORB圖 3.1 SIFT、SURF、ORB 特征檢測從特征提取結果圖可以看出，提取的 ORB 特征分布較為明顯，且數(shù)量適中，能夠很好地綜合效率與精度，更加適用于實時的視覺 SLAM 系統(tǒng)。為了更好的說明 ORB 特征點適用于本文的視覺 SLAM 系統(tǒng)，進行特征匹配實驗，如圖 3.2 為公開數(shù)據(jù)集[51]中的僅發(fā)生橫向平移的相鄰兩張室內(nèi)環(huán)境 RGB 圖像。分別進行 SIFT、SURF、ORB 算法的特征提取與匹配，及誤匹配剔除實驗，結果如圖 3.3 所示。

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
[1]一種新型的智能優(yōu)化方法-人工魚群算法[D]. 李曉磊.浙江大學 2003

碩士論文
[1]基于激光傳感器室內(nèi)機器人自主導航技術研究[D]. 趙鈺.天津理工大學 2017
[2]基于RGB-D攝像機的同步定位與建圖研究[D]. 辛冠希.哈爾濱工業(yè)大學 2016



本文編號：3346513