發(fā)布時(shí)間：2021-11-26 09:08

　　機(jī)器人技術(shù)是代表現(xiàn)代科技發(fā)展的一項(xiàng)綜合技術(shù),包括了信息化技術(shù)、智能化技術(shù)、機(jī)械自動(dòng)化技術(shù)等等。隨著社會(huì)的發(fā)展技術(shù)的演進(jìn),人工智能技術(shù)的研究成為了現(xiàn)如今的一個(gè)熱點(diǎn)方向�；谌斯ぶ悄軝C(jī)器視覺的同步定位與建圖（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）算法采用了雙目或深度相機(jī)進(jìn)行類似人眼一樣的數(shù)據(jù)采集并對(duì)其分析處理,為機(jī)器人更加智能的導(dǎo)航和交互提供了有效輸入。運(yùn)動(dòng)規(guī)劃算法則有更悠久的歷史,這些年來新的解決方案不斷問世為機(jī)器人自動(dòng)化領(lǐng)域提供了豐富的算法參考。這些技術(shù)在無人駕駛、智能制造、無人機(jī)等領(lǐng)域的應(yīng)用十分廣泛。本文主要研究了當(dāng)前SLAM算法的基本原理,提出了融合深度視覺與慣導(dǎo)傳感器的SLAM系統(tǒng),相比于單傳感器SLAM系統(tǒng)而言提高了定位精度。還提出了基于生長型四叉樹的二維投影建圖算法,設(shè)計(jì)了適配SLAM框架輸出的A*路徑代價(jià)計(jì)算方法,完成了機(jī)器人從定位建圖到機(jī)器人路徑規(guī)劃的完整系統(tǒng)搭建。從實(shí)驗(yàn)來看,本文方法提高了定位精度和建圖效率,改進(jìn)了機(jī)器人的導(dǎo)航算法。本文主要的內(nèi)容如下:1.現(xiàn)有未進(jìn)行傳感器融合的SLAM方案對(duì)于誤差的估計(jì)精度有限,且魯棒性差... 

【文章來源】：西南大學(xué)重慶市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：81 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

搭載SLAM算法的地面機(jī)器人在生活產(chǎn)業(yè)中的應(yīng)用

西南大學(xué)碩士學(xué)位論文4同年，蘇黎世大學(xué)的Scaramuzza教授也發(fā)表了論文，論述了一種新的視覺里程計(jì)方法SVO(Semi-DirectMonocularVisualOdometry)[13]，該方法混合利用了特征點(diǎn)法和直接法，跟蹤了一些關(guān)鍵點(diǎn)，再對(duì)這些描述子進(jìn)行直接法的操作，相當(dāng)于對(duì)直接法進(jìn)行了一定的稀疏化，該方法在無人機(jī)領(lǐng)域和圖像重復(fù)度高的場景有著不錯(cuò)的表現(xiàn)。圖1.2LSD-SLAM稠密點(diǎn)云圖構(gòu)建效果到了2015年，SLAM領(lǐng)域具有里程碑的系統(tǒng)誕生了，ORB-SLAM[14]由Raul等人完成，該系統(tǒng)重構(gòu)了PTAM框架，改進(jìn)了其中較多模塊。如名字所呈現(xiàn)的一樣，該系統(tǒng)利用了ORB(OrientedFASTandRotatedBRIEF)[15]特征點(diǎn)作為匹配算子，是一種改進(jìn)后的FAST角點(diǎn)。ORB由關(guān)鍵點(diǎn)和描述子構(gòu)成，增加了角點(diǎn)主方向的計(jì)算，實(shí)現(xiàn)了旋轉(zhuǎn)不變性。提高了SLAM前端里程計(jì)的實(shí)踐效果。ORB-SLAM優(yōu)化了地圖初始化功能，關(guān)鍵幀檢測等功能，還增加了回環(huán)檢測功能�；丨h(huán)檢測是一種利用詞袋完成的累積誤差修正算法。通俗來講意味著機(jī)器人走到了以前走過的地方，并根據(jù)以前發(fā)現(xiàn)的特征點(diǎn)從而修正一直以來的累積誤差。該功能一定程度上解決了SLAM領(lǐng)域累積誤差處理的問題�？偠灾�，ORB-SLAM在處理速度、追蹤效果和位姿精度求解方面均取得了不錯(cuò)的效果，較之前的工作而言。ORB-SLAM是一個(gè)非常完整且優(yōu)秀的框架。但是，即使是ORB-SLAM框架建立的地圖也是由稀疏點(diǎn)構(gòu)成的，無法標(biāo)識(shí)障礙物和通行區(qū)，且在移動(dòng)快速的場景下容易出現(xiàn)跟蹤丟失的情況，難以完成真正的機(jī)器人導(dǎo)航工作。2015年自從ORB-SLAM出現(xiàn)之后，研究逐漸變得更加細(xì)致，新型的SLAM框架層出不窮。對(duì)于前端里程計(jì)的創(chuàng)新，Ruben博士為了改進(jìn)ORB特征點(diǎn)在低紋理的場景下容易失效的問題提出了PL-SLAM[16]系統(tǒng)，該系統(tǒng)利用了特征線做匹配豐富了匹配功能。還有從?

把芯勘冉先讓諾姆較潁?鈧??氖荌MU與視覺SLAM融合的問題，Ethz的MSF[18]給出了一種松耦合的優(yōu)化方案，將IMU與視覺傳感器作為單獨(dú)的模塊得到兩個(gè)獨(dú)立的位姿值，再通過EKF或者粒子濾波的方法進(jìn)行綜合優(yōu)化。計(jì)算復(fù)雜度較小，擴(kuò)展性強(qiáng)，然而優(yōu)化效果一般。而更為熱門的是一種緊耦合方案，如著名的系統(tǒng)ROVIO[19]、MSCKF[20]以及雙目視覺融合IMU的OKVIS[21]，該方法是建立一個(gè)統(tǒng)一的損失函數(shù)，利用滑動(dòng)窗口法同時(shí)優(yōu)化IMU和視覺傳感器的位姿。該方法計(jì)算復(fù)雜度比較高，擴(kuò)展性差但是優(yōu)化效果比較優(yōu)秀，是目前研究的熱點(diǎn)方向。圖1.3融合慣性傳感器與雙目相機(jī)的OKVIS跟蹤定位運(yùn)行圖在地圖構(gòu)建模塊方面，SLAM領(lǐng)域中最初構(gòu)建的是稠密點(diǎn)云地圖，此類地圖難以進(jìn)行直接應(yīng)用，且地圖數(shù)據(jù)占有量大無法實(shí)時(shí)更新，無論是人還是機(jī)器人觀察起來都并不方便。后來，由于利用八叉樹數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可以壓縮三維地圖的存儲(chǔ)，弗里堡大學(xué)的Wurm和Kai合作編寫了octomap類庫[22]，該類庫是利用貝葉斯概

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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[2]基于A*算法的路徑規(guī)劃算法研究[D]. 彭澎.安徽工業(yè)大學(xué) 2018
[3]基于動(dòng)態(tài)A*路徑規(guī)劃算法的移動(dòng)機(jī)器人室內(nèi)定位方法研究[D]. 王春生.北京工業(yè)大學(xué) 2017
[4]動(dòng)態(tài)環(huán)境下移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航技術(shù)研究[D]. 張亮.武漢科技大學(xué) 2013



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