自導航移動機器人有著廣泛的應用。Web是開放、跨平臺、應用廣泛的計算平臺。若有一種在Web平臺中運行的移動機器人SLAM方案將大大促進機器人SLAM應用的開發(fā)和推廣。而目前尚未有這種方案。針對這一問題,本文旨在提出一套完整的基于Web技術實現(xiàn)的移動機器人SLAM方案。本文首先分析了近幾年來SLAM算法和Web技術的發(fā)展,選擇了ORB-SLAM2作為實現(xiàn)原型。設計了一套基于Node.js的JavaScript控制移動機器人的方案。使用Node.js的C++插件功能實現(xiàn)了C++和JavaScript之間的數(shù)據類型和函數(shù)綁定;使用libuv異步I/O模型實現(xiàn)了原生驅動程序的多線程信號槽機制。本文對OpenCV.js做了諸多優(yōu)化和拓展,優(yōu)化了其編譯方式和函數(shù)接口設計;優(yōu)化了部分自定義數(shù)據類型的內存管理方式;使用HTML5的canvas和video元素及WebRTC技術設計了網頁圖像和視頻的讀取和顯示接口。使OpenCV.js成為了完整、易用的在Web中進行圖像處理和視覺計算的方案。接著基于OpenCV.js本文成功將ORB-SLAM2移植到了Web中,設計了基于Emscripten虛擬文件系統(tǒng)...

【文章頁數(shù)】：84 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖2一2FAST特征的M16模版FlgZ一2M16temPlateofl認STfea恤es

文第二章相[19]。定義為：若某像素亮度與其周圍鄰域內足夠多的像素素可能是角點[20]。其檢測算法的基本步驟如下：們要判斷圖片中的一個點P是否是一個特征點，其亮素P為中心，半徑為3的圓上，有16個像素點，稱其亮度值分別為p1、p2、...、p16。M16模....

圖2-3字典樹示例

上海交通大學碩士學位論文第二章相關技術研究話效率還是比較低。因此可以在訓練的過程中將字典構建為樹形結構。直觀上看，上層結點提供了粗分類，下層結點提供了細分類，直到葉子結點。利用這個樹形結構，就可以將匹配單詞的時間復雜度降低到對數(shù)級別，大大加速了特征匹配的計算。ORB-SLAM....

圖2-4ORB-SLAM2系統(tǒng)線程和模塊

DBoW2的作者同樣提供了優(yōu)秀的代碼實現(xiàn)并且免費開源。ORB-SLAM的開源代碼項目就依賴于DBoW2項目。但是作者修改了DBoW2，在計算之后輸一系列候選的相似圖像而不是一幅最相似的圖像，以供后續(xù)的回環(huán)檢測進行嚴的圖像匹配計算[17]。由于詞袋算法需要使用以文件形式保....

圖2一5編譯器結構

覽器插件容易破壞瀏覽器的沙箱機制，留下安全漏洞。方法3可以重用已有源ORB-SLAMC++代碼，工作量低；編譯輸出的是完全的JavaScript代碼，要依賴其他插件運行，具有完全的跨平臺性，符合本課題的目的。下文中將介紹Emscripten及其相關技術，并且討論使用....

本文編號：3943473