在萬(wàn)物互聯(lián)的發(fā)展趨勢(shì)下,無(wú)人運(yùn)載系統(tǒng)在航空航天、武器制造、數(shù)據(jù)采集、工業(yè)加工等領(lǐng)域發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用,同步定位與制圖技術(shù)是無(wú)人運(yùn)載體發(fā)揮作用的重要基礎(chǔ)。視覺(jué)傳感器作為存在最廣泛的傳感器,在信息收集方面有著無(wú)可比擬的優(yōu)勢(shì),很多算法著力于研究如何從海量的視覺(jué)信息中抽象出魯棒的特征。特征在載體坐標(biāo)系中的變化反映了載體在世界坐標(biāo)系中的變化,兩種方法完美地從抽象特征的變化中恢復(fù)出了載體運(yùn)動(dòng)的最優(yōu)估計(jì)。本文在嚴(yán)格對(duì)比二維圖像特征提取算法和同步定位與制圖后端優(yōu)化算法的基礎(chǔ)上,提出了一種基于單目傳感器的視覺(jué)測(cè)量與定位算法,實(shí)現(xiàn)了全局一致地圖的構(gòu)建與相對(duì)誤差小于10%精度下的位姿恢復(fù)。本文主要研究?jī)?nèi)容如下:（1）通過(guò)對(duì)成像模型的研究,建立了真實(shí)空間中一點(diǎn)到像素空間中一點(diǎn)的映射,使用不同坐標(biāo)基準(zhǔn)準(zhǔn)確地描述了映射過(guò)程中的每個(gè)中間量。通過(guò)統(tǒng)一的校正模型實(shí)現(xiàn)了徑向畸變誤差與切向畸變誤差的補(bǔ)償。在實(shí)驗(yàn)部分中,得到了準(zhǔn)確的傳感器參數(shù)。（2）對(duì)圖像特征提取算法進(jìn)行了研究,將唯一維度的單張圖像擴(kuò)充為連續(xù)維度的塔狀結(jié)構(gòu),得到了魯棒的圖像特征及其描述。研究了對(duì)極幾何和PnP方法,實(shí)現(xiàn)了特征運(yùn)動(dòng)與傳感器運(yùn)動(dòng)的轉(zhuǎn)換。從特征... 

【文章來(lái)源】：中國(guó)礦業(yè)大學(xué)江蘇省211工程院校教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：116 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

機(jī)器手臂Figure1-1RobotArm不論是工業(yè)機(jī)器人還是服務(wù)機(jī)器人，

1緒論11緒論1Introduction1.1背景及研究意義（BackgroundandResearchSignificance）當(dāng)今世界是數(shù)字化和信息化的世界，在網(wǎng)絡(luò)通信建設(shè)的基礎(chǔ)上，人、流程、物與反饋之間的關(guān)聯(lián)變得更加緊密，溝通效率得到了極大的提升。在萬(wàn)物互聯(lián)（InternetofEverything，IoE）的發(fā)展趨勢(shì)下，傳統(tǒng)測(cè)繪正向短時(shí)延、高動(dòng)態(tài)方向發(fā)展。這樣的趨勢(shì)同時(shí)也對(duì)數(shù)據(jù)獲取與處理的新設(shè)備與新方法的出現(xiàn)提出了要求。我國(guó)政府于2015年印發(fā)了《中國(guó)制造2025》，該文件將對(duì)我國(guó)制造強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略的實(shí)施起到指導(dǎo)作用[1]。文件指出的有關(guān)重點(diǎn)發(fā)展工程和關(guān)鍵領(lǐng)域的內(nèi)容都突出了機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展對(duì)我國(guó)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的必要性。世界范圍內(nèi)，2012年美國(guó)提出的《先進(jìn)制造業(yè)國(guó)家戰(zhàn)略計(jì)劃》報(bào)告指出將加強(qiáng)包括“先進(jìn)機(jī)器人”在內(nèi)的產(chǎn)業(yè)公地建設(shè)[2]；歐盟于2014年啟動(dòng)了預(yù)算達(dá)28億歐元的“SPARC”機(jī)器人計(jì)劃，目的在于促進(jìn)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展；日本和韓國(guó)也都發(fā)布了各自版本的先進(jìn)科學(xué)研究報(bào)告，旨在促進(jìn)包括機(jī)器人產(chǎn)業(yè)在內(nèi)的先進(jìn)領(lǐng)域發(fā)展。根據(jù)工業(yè)和信息化部發(fā)布的《中國(guó)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展報(bào)告（2019）》[3]來(lái)看，2019年度全球機(jī)器人市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到294.1億美元，而國(guó)內(nèi)規(guī)模將達(dá)到86.8億美元。圖1-1機(jī)器手臂圖1-2服務(wù)機(jī)器人Figure1-1RobotArmFigure1-2ServiceRobot不論是工業(yè)機(jī)器人還是服務(wù)機(jī)器人，在其面對(duì)非規(guī)律性、無(wú)先驗(yàn)信息的復(fù)雜環(huán)境時(shí)，都需要使用到環(huán)境感知、建模與自身定位技術(shù)。中國(guó)航天載人登月計(jì)劃中的嫦娥三號(hào)巡視器在基于SIFT特征的視覺(jué)測(cè)量與定位技術(shù)的輔助下首次實(shí)現(xiàn)了我國(guó)在地外天體表面無(wú)人自動(dòng)巡視[4]。對(duì)于中國(guó)航天國(guó)際空間站計(jì)劃中“神州九號(hào)”與“天宮一號(hào)”的整個(gè)對(duì)接過(guò)程來(lái)說(shuō)，主導(dǎo)包括遠(yuǎn)距離導(dǎo)引、自主控制、

碩士學(xué)位論文81.3.2論文組織結(jié)構(gòu)圖1-3章節(jié)配置及組織結(jié)構(gòu)Figure1-3ChapterConfigurationandOrganizationStructure本文的組織結(jié)構(gòu)如圖1-3所示，章節(jié)內(nèi)容設(shè)計(jì)如下：第一章：緒論。針對(duì)視覺(jué)測(cè)量與定位技術(shù)，闡述了本文研究的背景和意義，概括介紹了近年來(lái)針對(duì)SLAM問(wèn)題的研究進(jìn)展和SLAM問(wèn)題未來(lái)的發(fā)展方向，明確了本文主要研究?jī)?nèi)容，描述了本文的組織方式和結(jié)構(gòu)。第二章：視覺(jué)SLAM的觀測(cè)模型及狀態(tài)表示。本章介紹了基于視覺(jué)傳感器的SLAM中涉及前端觀測(cè)模型的基本理論，主要包括小孔成像模型、畸變?cè)�、畸變矯正模型、空間描述方法和空間轉(zhuǎn)換模型等。在此基礎(chǔ)上，推導(dǎo)了非結(jié)合代數(shù)上利用擾動(dòng)進(jìn)行求導(dǎo)的方法。第三章：特征點(diǎn)定位、特征點(diǎn)關(guān)聯(lián)及運(yùn)動(dòng)恢復(fù)方法。本章對(duì)基于特征點(diǎn)的SLAM前端中幾種常用的特征點(diǎn)提取模型、特征點(diǎn)關(guān)聯(lián)和關(guān)聯(lián)篩選方法以及利用關(guān)聯(lián)恢復(fù)傳感器運(yùn)動(dòng)的方法進(jìn)行了介紹。在特征點(diǎn)提取模型和關(guān)聯(lián)的基礎(chǔ)上，利用實(shí)驗(yàn)分析對(duì)比了這些方法在關(guān)聯(lián)正確率和時(shí)間等方面的表現(xiàn)。在運(yùn)動(dòng)恢復(fù)中，分別推導(dǎo)了利用平面特征點(diǎn)和三維特征點(diǎn)恢復(fù)傳感器運(yùn)動(dòng)的對(duì)極幾何和N點(diǎn)透視方法。作為對(duì)比，概括性介紹了SLAM前端中基于光流的方法。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
[1]基于貝葉斯濾波器的移動(dòng)機(jī)器人同時(shí)定位與地圖創(chuàng)建算法研究[D]. 徐巍軍.浙江大學(xué) 2016

碩士論文
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