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基于激光雷達(dá)與雙目視覺(jué)慣導(dǎo)融合的移動(dòng)機(jī)器人位姿估計(jì)

發(fā)布時(shí)間:2024-03-23 11:55
  隨著機(jī)器人在不同領(lǐng)域的應(yīng)用,機(jī)器人的位姿估計(jì)成為研究熱點(diǎn)。機(jī)器人的位姿估計(jì)是機(jī)器人應(yīng)用的基礎(chǔ)技術(shù),是實(shí)現(xiàn)機(jī)器人上層需求的關(guān)鍵。當(dāng)下機(jī)器人的應(yīng)用場(chǎng)景不斷增加,為了實(shí)現(xiàn)機(jī)器人在不同復(fù)雜環(huán)境下的精確位姿估計(jì),本文實(shí)現(xiàn)了基于擴(kuò)展卡爾曼濾波的激光雷達(dá)、雙目視覺(jué)、慣性測(cè)量元件融合的里程計(jì)。本文設(shè)計(jì)了一種基于雙階擴(kuò)展卡爾曼濾波的雙目視覺(jué)慣性里程計(jì),第一階擴(kuò)展卡爾曼濾波用作融合慣性測(cè)量元件中陀螺儀和加速度計(jì)的測(cè)量輸出;第二階擴(kuò)展卡爾曼濾波用作融合第一階擴(kuò)展卡爾曼濾波的輸出和雙目的測(cè)量。相比于之前的基于擴(kuò)展卡爾曼濾波的視覺(jué)慣性里程計(jì),增加了利用加速度計(jì)修正陀螺儀誤差的環(huán)節(jié),更加充分的利用了傳感器之間的互補(bǔ)特性。在公開(kāi)數(shù)據(jù)集Eu Roc上,本文的方法精度比改進(jìn)前的方法提升15.7%;在實(shí)際場(chǎng)景的實(shí)驗(yàn)中也有更好的表現(xiàn)。同時(shí),本文對(duì)隨機(jī)采樣一致性算法在視覺(jué)匹配點(diǎn)對(duì)篩選的應(yīng)用進(jìn)行了改進(jìn)。利用兩幀圖像之間IMU解算的轉(zhuǎn)換信息,把上一幀圖像旋轉(zhuǎn)到當(dāng)前幀,再利用不同的特征點(diǎn)對(duì)在兩個(gè)圖像幀歸一化平面上的距離比近似相等,來(lái)減少隨機(jī)采樣一致性算法的循環(huán)次數(shù)。通過(guò)在公開(kāi)數(shù)據(jù)集Eu Roc上的實(shí)驗(yàn),該改進(jìn)能在保證匹配精度的前提...

【文章頁(yè)數(shù)】:65 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

圖1-1大疆無(wú)人機(jī)

圖1-1大疆無(wú)人機(jī)

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圖1-2Waymo自動(dòng)駕駛汽車(chē)

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圖1-3小米掃地機(jī)器人米波雷達(dá)、超聲波雷達(dá)等等

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圖1-4?狄苿(dòng)機(jī)器人越多的傳感器就是為了獲得更多對(duì)于外界

圖1-4海康移動(dòng)機(jī)器人越多的傳感器就是為了獲得更多對(duì)于外界

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本文編號(hào):3935881

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