實(shí)時(shí)定位與建圖技術(shù)（Simultaneous Localization And Mapping,SLAM）,是當(dāng)下機(jī)器人執(zhí)行導(dǎo)航避障任務(wù)時(shí)的基礎(chǔ)技術(shù),可以利用傳感器數(shù)據(jù)建立世界坐標(biāo)系,獲取機(jī)器人在世界坐標(biāo)系下運(yùn)動(dòng)的實(shí)時(shí)位姿估計(jì)并建立場(chǎng)景地圖。論文的主要工作如下:首先,本文研究了基于單目相機(jī)、慣性測(cè)量單元的緊耦合組合定位系統(tǒng)的基本算法流程及數(shù)學(xué)原理,給出了傳感器測(cè)量模型及殘差模型的推導(dǎo)過程及物理意義。根據(jù)兩種傳感器的數(shù)學(xué)模型與位姿估計(jì),建立優(yōu)化目標(biāo)函數(shù),得到優(yōu)化后的系統(tǒng)位姿估計(jì)及加速度計(jì)偏差、陀螺儀偏差。其次,研究了單目稠密建圖算法的基本原理,給出了通過四叉樹結(jié)構(gòu)選擇像素點(diǎn)的過程,給出了算法涉及的核心公式及公式的物理意義。根據(jù)對(duì)算法原理的研究,加入圖像處理模塊,設(shè)計(jì)了基于單目-慣性傳感器的組合定位及建圖系統(tǒng)VIO-SLAM,完成了系統(tǒng)的實(shí)時(shí)定位及八叉樹占用地圖的構(gòu)建。再次,本文在Euroc數(shù)據(jù)集下對(duì)多種組合定位算法及改進(jìn)算法VIO-SLAM進(jìn)行了算法測(cè)評(píng),給出了算法測(cè)評(píng)和數(shù)據(jù)集建圖結(jié)果,測(cè)評(píng)結(jié)果顯示改進(jìn)后的算法在定位精度、建圖稠密程度上都有提升。最后,利用小覓相機(jī)深度版進(jìn)行了真實(shí)場(chǎng)景下的... 

【文章頁數(shù)】：63 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 課題背景及研究的目的和意義
    1.2 定位技術(shù)及相關(guān)理論的發(fā)展概述
        1.2.1 國外發(fā)展情況
        1.2.2 國內(nèi)發(fā)展情況
    1.3 建圖技術(shù)及相關(guān)理論的發(fā)展概述
        1.3.1 國外發(fā)展情況
        1.3.2 國內(nèi)研究情況
    1.4 本文的主要研究?jī)?nèi)容
第二章 視覺-慣性緊耦合組合定位系統(tǒng)
    2.1 引言
    2.2 坐標(biāo)系及符號(hào)定義
    2.3 算法原理
        2.3.1 測(cè)量值預(yù)處理
        2.3.2 初始化
        2.3.3 視覺-慣性里程計(jì)及重定位
        2.3.4 全局圖優(yōu)化
        2.3.5 定位丟失后處理
    2.4 本章小結(jié)
第三章 單目稠密建圖與改進(jìn)算法
    3.1 引言
    3.2 單目深度圖像獲取
        3.2.1 坐標(biāo)系及符號(hào)定義
        3.2.2 算法原理
    3.3 八叉樹地圖構(gòu)建
    3.4 改進(jìn)算法
        3.4.1 改進(jìn)部分綜述
        3.4.2 改進(jìn)算法原理
        3.4.3 改進(jìn)算法效果
    3.5 本章小結(jié)
第四章 仿真實(shí)驗(yàn)
    4.1 引言
    4.2 硬件軟件配置
    4.3 數(shù)據(jù)集測(cè)試
        4.3.1 改進(jìn)效果
        4.3.2 性能指標(biāo)
        4.3.3 深度圖像及四叉樹像素選取
        4.3.4 建圖結(jié)果對(duì)比
    4.4 本章小結(jié)
第五章 實(shí)物實(shí)驗(yàn)
    5.1 引言
    5.2 傳感器參數(shù)
    5.3 實(shí)驗(yàn)
        5.3.1 室內(nèi)定位實(shí)驗(yàn)
        5.3.2 室內(nèi)建圖實(shí)驗(yàn)
        5.3.3 室外建圖實(shí)驗(yàn)
        5.3.4 深度圖與四叉樹
    5.4 未來展望
    5.5 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于卡爾曼濾波的動(dòng)態(tài)軌跡預(yù)測(cè)算法[J]. 喬少杰,韓楠,朱新文,舒紅平,鄭皎凌,元昌安.  電子學(xué)報(bào). 2018(02)
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碩士論文
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[4]基于圖優(yōu)化的單目視覺SLAM技術(shù)研究[D]. 王麗佳.華中科技大學(xué) 2016
[5]自然環(huán)境中基于圖優(yōu)化的單目視覺SLAM的研究[D]. 鄭順凱.北京交通大學(xué) 2016
[6]基于單目視覺的四旋翼無人機(jī)位姿估計(jì)與控制[D]. 宋昱慧.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2016
[7]面向模糊圖像的魯棒雙目視覺里程計(jì)研究[D]. 劉溪溪.浙江大學(xué) 2014
[8]立體視覺里程計(jì)關(guān)鍵技術(shù)與應(yīng)用研究[D]. 彭勃.浙江大學(xué) 2008



本文編號(hào)：3660794