機(jī)器人在陌生環(huán)境下通過傳感器數(shù)據(jù)計(jì)算當(dāng)前所處的位置與環(huán)境地圖,被稱為同時(shí)定位與地圖構(gòu)建問題（簡(jiǎn)稱SLAM）。在基于視覺的SLAM中,機(jī)器人位姿通常根據(jù)相鄰時(shí)刻的兩幀圖像由對(duì)極約束計(jì)算所得。由于當(dāng)前位姿是由上一幀位姿與轉(zhuǎn)換矩陣相乘得來,因此誤差會(huì)逐漸累積并傳遞給下一幀。通常使用閉環(huán)檢測(cè)算法,識(shí)別機(jī)器人當(dāng)前位置是否出現(xiàn)在在歷史運(yùn)動(dòng)軌跡中,從而在位姿計(jì)算的圖優(yōu)化中添加約束,以此抑制累積誤差的增長(zhǎng)對(duì)最終計(jì)算結(jié)果的影響。VSLAM中閉環(huán)檢測(cè)通常使用基于單目攝像頭獲得的彩色圖像,然而由于二維彩色圖像描述子受視角變化與光照影響較大,在場(chǎng)景變換的情況下容易產(chǎn)生誤判,而誤匹配帶來的損失遠(yuǎn)大于正常的誤差計(jì)算,對(duì)成圖影響很大。在綜合分析閉環(huán)檢測(cè)算法的研究現(xiàn)狀后,基于彩色深度信息提出了一種三維的全局特征向量匹配方法,使用TUM數(shù)據(jù)集驗(yàn)證了方法的有效性。工作內(nèi)容主要包括以下幾個(gè)方面。首先使用深度圖像獲取世界坐標(biāo)系下點(diǎn)云數(shù)據(jù),根據(jù)深度圖像坐標(biāo)對(duì)應(yīng)關(guān)系,建立大量的匹配點(diǎn)對(duì),然后提取匹配點(diǎn)對(duì)附近區(qū)域的點(diǎn)云數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為TSDF（Truncated Signed Distance Function）模型,通過對(duì)大量數(shù)據(jù)的處... 

【文章頁(yè)數(shù)】：54 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

TSDF模型示意圖

三維TSDF模型示意圖

彩色深度圖與點(diǎn)云、TSDF模型對(duì)比

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]圖像分類中基于分類矢量量化的視覺詞袋模型[J]. 王嬌,羅四維,鄒琪.  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2019(10)
[2]復(fù)雜環(huán)境下視覺SLAM閉環(huán)檢測(cè)方法綜述[J]. 劉強(qiáng),段富海,桑勇,趙健龍.  機(jī)器人. 2019(01)
[3]基于精簡(jiǎn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的快速閉環(huán)檢測(cè)方法[J]. 何元烈,陳佳騰,曾碧.  計(jì)算機(jī)工程. 2018(06)
[4]基于改進(jìn)的BoVW模型的圖像檢索方法研究[J]. 陳瑞文.  重慶科技學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2015(05)

碩士論文
[1]基于RGB-D圖像的SLAM閉環(huán)檢測(cè)方法研究[D]. 孫旻喆.燕山大學(xué) 2014



本文編號(hào)：3695511