近些年來(lái),隨著人工智能技術(shù)的高速發(fā)展,移動(dòng)機(jī)器人在社會(huì)生活的各個(gè)領(lǐng)域內(nèi)得到了廣泛的應(yīng)用。自主移動(dòng)是移動(dòng)機(jī)器人在各行各業(yè)中應(yīng)用推廣的重要發(fā)展需求,而同時(shí)定位與地圖構(gòu)建（SLAM）是實(shí)現(xiàn)移動(dòng)機(jī)器人在未知環(huán)境下自主移動(dòng)的關(guān)鍵技術(shù)。本文主要對(duì)室內(nèi)環(huán)境下移動(dòng)機(jī)器人的視覺(jué)SLAM算法進(jìn)行研究。針對(duì)傳統(tǒng)視覺(jué)SLAM方法中存在的效率低和誤差大等問(wèn)題,本文分別對(duì)其前端和后端進(jìn)行了研究,并作出改進(jìn),得到一種準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性較好的室內(nèi)視覺(jué)SLAM方法。首先,在研究了機(jī)器人操作平臺(tái)（ROS）的基礎(chǔ)知識(shí)和視覺(jué)SLAM的整體框架的基礎(chǔ)上,完成了基于ROS的視覺(jué)SLAM實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的搭建,接著研究了Kinect相機(jī)的成像模型和相機(jī)標(biāo)定方法,并在ROS環(huán)境中利用Open CV對(duì)彩色攝像頭和深度攝像頭的內(nèi)參數(shù)和外參數(shù)進(jìn)行標(biāo)定,從而使相機(jī)采集到的RGB圖像和深度圖像對(duì)齊。其次,對(duì)視覺(jué)SLAM的前端的三個(gè)環(huán)節(jié):特征提取、特征匹配、運(yùn)動(dòng)估計(jì)進(jìn)行了研究。針對(duì)運(yùn)動(dòng)估計(jì)環(huán)節(jié)中,因像素深度數(shù)據(jù)缺失導(dǎo)致傳統(tǒng)的ICP算法不能準(zhǔn)確求解相機(jī)位姿的問(wèn)題,提出混合使用迭代最近點(diǎn)（ICP）和高效的n點(diǎn)透視（EPn P）算法來(lái)進(jìn)行運(yùn)動(dòng)估計(jì),進(jìn)一步提高了位... 

【文章來(lái)源】：長(zhǎng)春理工大學(xué)吉林省

【文章頁(yè)數(shù)】：71 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

各類(lèi)應(yīng)用

常見(jiàn)

第1章緒論2是指搭載特定的傳感器，在沒(méi)有環(huán)境先驗(yàn)信息的情況下，在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中對(duì)自身進(jìn)行定位和對(duì)周?chē)h(huán)境建模的過(guò)程。按其搭載的傳感器來(lái)分，SLAM主要可以分為激光SLAM（LidarSLAM）和視覺(jué)SLAM（VisualSLAM）。相較于視覺(jué)SLAM，激光SLAM起步早，在理論上相對(duì)比較成熟，落地產(chǎn)品也更為豐富。基于激光雷達(dá)的SLAM采用2D或3D激光雷達(dá)（或稱(chēng)為單線(xiàn)或多線(xiàn)激光雷達(dá)），由于2D激光的數(shù)據(jù)可讀性差、3D激光的體積大，因此室內(nèi)機(jī)器人（如掃地機(jī)器人等），一般使用2D激光雷達(dá)；無(wú)人駕駛領(lǐng)域，一般使用3D激光雷達(dá)。常見(jiàn)的激光雷達(dá)如圖1.2所示。(a)(b)圖1.2激光雷達(dá)(a)2D激光雷達(dá)；(b)3D激光雷達(dá)（16/32/64線(xiàn)）由于激光雷達(dá)的測(cè)量誤差會(huì)隨測(cè)量距離增大而增大，因此隨著移動(dòng)機(jī)器人應(yīng)用場(chǎng)景復(fù)雜度的提高，激光雷達(dá)難以滿(mǎn)足實(shí)際應(yīng)用的需求。并且激光雷達(dá)價(jià)格昂貴，市場(chǎng)價(jià)格大多在幾萬(wàn)到幾十萬(wàn)之間，不利于大范圍的推廣使用。而視覺(jué)傳感器體積孝價(jià)格低且信息采集豐富，因而視覺(jué)SLAM成為了目前研究的一個(gè)主流方向。視覺(jué)SLAM主要分為三大類(lèi)：?jiǎn)文縎LAM、雙目（或多目）SLAM、RGB-DSLAM。視覺(jué)SLAM常用的三類(lèi)傳感器如圖1.4所示。(a)(b)(c)圖1.3常見(jiàn)的視覺(jué)傳感器(a)單目相機(jī)；(b)雙目相機(jī)；(c)RGB-D相機(jī)

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號(hào)：3452306