經(jīng)典的室內(nèi)定位技術(shù)主要依靠WiFi信號(hào)、電磁、紅外線等無(wú)線信號(hào)來(lái)構(gòu)建位置指紋數(shù)據(jù)庫(kù),從而實(shí)現(xiàn)室內(nèi)定位。然而對(duì)于未知環(huán)境,位置指紋定位技術(shù)并不能實(shí)現(xiàn)自身位置感知。隨著移動(dòng)機(jī)器人的技術(shù)越來(lái)越成熟、應(yīng)用越來(lái)越廣泛,機(jī)器人領(lǐng)域中有關(guān)未知、復(fù)雜環(huán)境中同時(shí)定位與建圖（SLAM）相關(guān)問(wèn)題的研究也愈發(fā)重要。SLAM技術(shù)的一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題就是閉環(huán)檢測(cè)。由于機(jī)器人傳感器的累計(jì)誤差使得地圖逐漸偏離正確軌跡,因此本文在綜合分析了一些相對(duì)成熟的SLAM定位方法的同時(shí),針對(duì)閉環(huán)檢測(cè)問(wèn)題提出了利用WiFi信號(hào)輔助視覺(jué)SLAM的方法,論文主要研究了以下幾個(gè)方面。首先,提出WiFi信號(hào)輔助閉環(huán)檢測(cè)的方法。由于利用詞袋模型進(jìn)行場(chǎng)景識(shí)別容易受環(huán)境變化、光線變化、障礙物位置變化等因素的影響,因此本文利用WiFi信號(hào)強(qiáng)度序列來(lái)標(biāo)識(shí)場(chǎng)景圖片。利用WiFi信號(hào)的時(shí)間和空間一致性,將新的場(chǎng)景圖像與地圖中現(xiàn)有場(chǎng)景圖像進(jìn)行相似度比較,獲得閉環(huán)候選集合,并依據(jù)圖像之間的歐幾里得距離是否小于給定閾值,來(lái)完成場(chǎng)景識(shí)別,從而判斷是否發(fā)生閉環(huán)。其次,提出利用三邊定位對(duì)機(jī)器人運(yùn)行軌跡建圖的方法。機(jī)器人運(yùn)行過(guò)程中監(jiān)聽(tīng)WiFi信號(hào)強(qiáng)度變化,利用比值法進(jìn)行三... 

【文章來(lái)源】：燕山大學(xué)河北省

【文章頁(yè)數(shù)】：61 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

閉環(huán)檢測(cè)示例

ORB特征點(diǎn)

- 9 -圖 2-2 視覺(jué)詞典生成流程圖提取相互獨(dú)立的視覺(jué)詞匯，為節(jié)省存儲(chǔ)空間以及提高運(yùn)點(diǎn)。所有特征的描述子分布在特征空間。每一幀圖像都些向量代表了圖像中局部不變的特征點(diǎn)。需求將特征分為 K 類，對(duì)特征空間進(jìn)行 K-means++聚類實(shí)際應(yīng)用中,圖片數(shù)量非常龐大,導(dǎo)致關(guān)鍵點(diǎn)的數(shù)量同分類,方便以后的圖片查找,相似度的計(jì)算,詞袋模型采劃分的 K 個(gè)子空間繼續(xù)利用 K-means++進(jìn)行聚類。次過(guò)程(3)直至產(chǎn)生根節(jié)點(diǎn)。


本文編號(hào)：3488681