隨著機(jī)器人技術(shù)的發(fā)展,智能機(jī)器人在各個(gè)領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用。而同時(shí)定位與制圖是智能機(jī)器人的關(guān)鍵技術(shù),如何構(gòu)建實(shí)時(shí)高效的同時(shí)定位與制圖算法成為當(dāng)前的研究重點(diǎn)。同時(shí)定位與制圖可以基于激光雷達(dá)、里程計(jì)、視覺(jué)等傳感器實(shí)現(xiàn),在眾多的方法中,基于視覺(jué)傳感器的同時(shí)定位與制圖因其低廉的硬件成本以及豐富的信息量而逐漸成為主流,基于視覺(jué)的同時(shí)定位與制圖技術(shù)迅速發(fā)展。針對(duì)目前基于視覺(jué)的同時(shí)定位與制圖在室內(nèi)環(huán)境下存在感知歧義和召回率低等問(wèn)題,本文基于RGBD相機(jī)實(shí)現(xiàn)了一個(gè)移動(dòng)機(jī)器人同時(shí)定位與制圖系統(tǒng)。本文的主要工作包括以下幾個(gè)方面:1.本文回顧了移動(dòng)機(jī)器人同時(shí)定位與制圖的基本理論,分析了移動(dòng)機(jī)器人同時(shí)定位與制圖的難點(diǎn)。同時(shí)本文深入研究了移動(dòng)機(jī)器人回環(huán)檢測(cè)的理論和方法,重點(diǎn)分析了詞袋模型在回環(huán)檢測(cè)中的不足。2.本文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于RGBD的視覺(jué)里程計(jì)。RGBD相機(jī)具有信息豐富易于使用的優(yōu)點(diǎn),可以直接獲取物體的深度,故本文采用RGBD傳感器來(lái)做定位與制圖。使用RGBD相機(jī)將彩色圖像還原為三維,利用迭代法計(jì)算相對(duì)位姿。3.本文針對(duì)詞袋模型在回環(huán)檢測(cè)中的不足,提出了基于線(xiàn)段與端點(diǎn)的回環(huán)檢測(cè)方法,詳細(xì)闡述了方法的具體... 

【文章來(lái)源】：重慶郵電大學(xué)重慶市

【文章頁(yè)數(shù)】：78 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

小米掃地機(jī)器人使用SLAM技術(shù)導(dǎo)航

2圖 1. 2 谷歌 Project Tango 使用 SLAM 技術(shù)構(gòu)建 AR研究現(xiàn)狀LAM 研究現(xiàn)狀 年，Nilsen 等人[3]就提出把人工智能應(yīng)用到移動(dòng)機(jī)器紛紛投入到自主移動(dòng)機(jī)器人的研究當(dāng)中，但是由于早及理論研究的缺乏，該領(lǐng)域并沒(méi)有突破性的進(jìn)展。隨開(kāi)始嘗試將貝葉斯估計(jì)理論運(yùn)用到定位與制圖中去，

圖 2. 1 Kinect 硬件結(jié)構(gòu)與原理合了多種技術(shù)，結(jié)構(gòu)比較復(fù)雜，由三塊獨(dú)立的主板構(gòu)成[28]。相機(jī)、一個(gè) IR 相機(jī)、激光投射器和一顆處理芯片組成，K。其中處理芯片是一個(gè)能夠提供同步深度圖像、彩色圖像和統(tǒng)，通過(guò) USB 2.0 接口將傳感器采集到的信息發(fā)送到 PC 端力，可以實(shí)時(shí)地解算像素深度，還能編碼圖像并發(fā)射紅外要占用主機(jī)的 CPU 資源。這種設(shè)計(jì)保證了 Kinect 也能在計(jì)常運(yùn)行。出的激光散斑在不同的距離和場(chǎng)景下具備高度的隨機(jī)性，也斑投影也是不一樣的。當(dāng) IR 傳感器的 CMOS 接收到反射的芯片，芯片根據(jù)預(yù)設(shè)的散斑碼本得到散斑圖案對(duì)應(yīng)的深度圖了。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]稀疏和稠密的VSLAM的研究進(jìn)展[J]. 林輝燦,呂強(qiáng),張洋,馬建業(yè).  機(jī)器人. 2016(05)
[2]大規(guī)模環(huán)境下基于圖優(yōu)化SLAM的圖構(gòu)建方法[J]. 王忠立,趙杰,蔡鶴皋.  哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2015(01)
[3]基于描述子與幾何約束的直線(xiàn)段匹配[J]. 武盟盟,焦偉利,龍騰飛.  計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì). 2014(06)
[4]基于圖優(yōu)化的同時(shí)定位與地圖創(chuàng)建綜述[J]. 梁明杰,閔華清,羅榮華.  機(jī)器人. 2013(04)
[5]一種移動(dòng)機(jī)器人SLAM中的多假設(shè)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法[J]. 陳白帆,蔡自興,鄒智榮.  中南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2012(02)
[6]基于改進(jìn)SIFT算法的雙目視覺(jué)SLAM研究[J]. 朱代先,王曉華.  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2011(14)
[7]基于單目視覺(jué)的SLAM算法研究[J]. 溫豐,柴曉杰,朱智平,董小明,鄒偉,原魁.  系統(tǒng)科學(xué)與數(shù)學(xué). 2010(06)
[8]移動(dòng)機(jī)器人即時(shí)定位與地圖創(chuàng)建問(wèn)題研究[J]. 遲健男,徐心和.  機(jī)器人. 2004(01)

博士論文
[1]圖像特征提取方法及其應(yīng)用研究[D]. 劉淑琴.西北大學(xué) 2016

碩士論文
[1]基于RGB-D的室內(nèi)場(chǎng)景SLAM方法研究[D]. 劉三毛.湖南工業(yè)大學(xué) 2017
[2]基于RGB-D的同步定位與構(gòu)圖算法研究[D]. 胡玉婷.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2017
[3]欠點(diǎn)特征環(huán)境的視覺(jué)同步定位與制圖研究[D]. 戴立根.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2016
[4]基于Kinect的同步定位與地圖構(gòu)建研究[D]. 劉迪.北京化工大學(xué) 2016
[5]基于圖優(yōu)化的單目視覺(jué)SLAM技術(shù)研究[D]. 王麗佳.華中科技大學(xué) 2016
[6]基于Kinect和視覺(jué)詞典的三維SLAM算法研究[D]. 龍超.浙江大學(xué) 2016
[7]自然環(huán)境中基于圖優(yōu)化的單目視覺(jué)SLAM的研究[D]. 鄭順凱.北京交通大學(xué) 2016
[8]動(dòng)態(tài)未知環(huán)境下移動(dòng)機(jī)器人同時(shí)定位與地圖創(chuàng)建[D]. 劉芳.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2015
[9]視覺(jué)詞袋模型的改進(jìn)及其在圖像分類(lèi)中的應(yīng)用研究[D]. 生海迪.山東師范大學(xué) 2015
[10]基于圖像特征的RGB-D視覺(jué)SLAM算法[D]. 宋艷.中國(guó)海洋大學(xué) 2015



本文編號(hào)：3384348