基于計(jì)算機(jī)視覺的同步定位與三維建圖方法研究
發(fā)布時(shí)間:2025-02-11 11:42
智能制造是當(dāng)今制造業(yè)在工業(yè)4.0提出之后快速發(fā)展的方向與趨勢(shì),無(wú)論是在軍事領(lǐng)域還是生活服務(wù)領(lǐng)域以及工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域都有重大應(yīng)用。其中工業(yè)智能機(jī)器人將作為智能制造重要構(gòu)成因素,一部分工業(yè)智能機(jī)器人需要其能夠自主測(cè)量周邊物體或障礙物的尺寸,完成裝配或運(yùn)輸?shù)裙δ?替代人力完成具有重復(fù)性或危險(xiǎn)性的工作,在工業(yè)生產(chǎn)中快速高效的完成生產(chǎn)任務(wù)。因此在完成任務(wù)的過程中需要其能夠判斷自身所處環(huán)境并對(duì)環(huán)境進(jìn)行分析與路徑規(guī)劃。因此對(duì)工業(yè)智能機(jī)器人的自主定位與建圖算法的研究顯得尤為重要。本課題以自主定位與建圖算法為研究對(duì)象,提出了一個(gè)完整的自主定位與建圖系統(tǒng),并對(duì)其主要算法進(jìn)行了比較與分析。本課題深入探究用于測(cè)量圖像采集的視覺傳感器的模型以及標(biāo)定矯正過程,并對(duì)前端視覺里程計(jì)中的特征點(diǎn)提取與特征點(diǎn)匹配算法進(jìn)行了詳細(xì)的比較與分析。最后通過實(shí)驗(yàn)對(duì)整體定位與建圖實(shí)時(shí)性以及其精度進(jìn)行了論證和分析。本課題的大體思想和主要工作如下:為了建立完整的機(jī)器人自主定位與建圖系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)軟硬件相結(jié)合的系統(tǒng)平臺(tái)方案,本課題首先結(jié)合實(shí)際選取了適合的視覺傳感器以及機(jī)器人移動(dòng)平臺(tái)作為系統(tǒng)建立的硬件基礎(chǔ),其次利用ROS系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)各模塊之間的通信和...
【文章頁(yè)數(shù)】:84 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
1.1 課題背景和研究意義
1.2 三維重構(gòu)方法研究現(xiàn)狀
1.2.1 主動(dòng)視覺三維重構(gòu)方法
1.2.2 被動(dòng)視覺三維重構(gòu)方法
1.3 SLAM定位與建圖算法研究現(xiàn)狀
1.4 本文主要研究?jī)?nèi)容
第2章 基于SLAM算法的系統(tǒng)方案設(shè)計(jì)
2.1 引言
2.2 同步定位與三維建圖算法框架
2.3 機(jī)器人操控系統(tǒng)
2.3.1 操作系統(tǒng)數(shù)據(jù)傳輸
2.3.2 操作系統(tǒng)典型功能實(shí)現(xiàn)
2.4 機(jī)器人移動(dòng)平臺(tái)
2.4.1 Kobuki硬件功能特性
2.4.2 視覺傳感器
2.5 本章小結(jié)
第3章 視覺傳感器模型及參數(shù)標(biāo)定
3.1 引言
3.2 成像模型及參數(shù)標(biāo)定
3.2.1 相機(jī)成像模型與坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換
3.2.2 相機(jī)參數(shù)標(biāo)定
3.3 相機(jī)標(biāo)定算法
3.3.1 相機(jī)內(nèi)外參數(shù)標(biāo)定算法
3.3.2 鏡頭畸變解決方案
3.4 標(biāo)定實(shí)驗(yàn)與誤差分析
3.5 本章小結(jié)
第4章 特征點(diǎn)提取與匹配算法
4.1 引言
4.2 特征點(diǎn)提取算法
4.2.1 尺度不變特征變換特征點(diǎn)提取方法
4.2.2 快速魯棒特征點(diǎn)提取方法
4.2.3 ORB特征提取算法
4.3 特征匹配算法
4.3.1 暴力匹配
4.3.2 快速近鄰匹配
4.4 本章小結(jié)
第5章 同步定位與三維建圖實(shí)驗(yàn)與分析
5.1 引言
5.2 視覺里程計(jì)特征提取算法比較
5.3 視覺里程計(jì)特征匹配算法比較
5.4 SLAM算法性能實(shí)驗(yàn)與分析
5.4.1 SLAM算法實(shí)時(shí)性實(shí)驗(yàn)與分析
5.4.2 相機(jī)軌跡絕對(duì)誤差實(shí)驗(yàn)與分析
5.4.3 相機(jī)相對(duì)位姿誤差實(shí)驗(yàn)與分析
5.4.4 環(huán)境定位與建圖實(shí)驗(yàn)與分析
5.5 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
致謝
本文編號(hào):4033212
【文章頁(yè)數(shù)】:84 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
1.1 課題背景和研究意義
1.2 三維重構(gòu)方法研究現(xiàn)狀
1.2.1 主動(dòng)視覺三維重構(gòu)方法
1.2.2 被動(dòng)視覺三維重構(gòu)方法
1.3 SLAM定位與建圖算法研究現(xiàn)狀
1.4 本文主要研究?jī)?nèi)容
第2章 基于SLAM算法的系統(tǒng)方案設(shè)計(jì)
2.1 引言
2.2 同步定位與三維建圖算法框架
2.3 機(jī)器人操控系統(tǒng)
2.3.1 操作系統(tǒng)數(shù)據(jù)傳輸
2.3.2 操作系統(tǒng)典型功能實(shí)現(xiàn)
2.4 機(jī)器人移動(dòng)平臺(tái)
2.4.1 Kobuki硬件功能特性
2.4.2 視覺傳感器
2.5 本章小結(jié)
第3章 視覺傳感器模型及參數(shù)標(biāo)定
3.1 引言
3.2 成像模型及參數(shù)標(biāo)定
3.2.1 相機(jī)成像模型與坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換
3.2.2 相機(jī)參數(shù)標(biāo)定
3.3 相機(jī)標(biāo)定算法
3.3.1 相機(jī)內(nèi)外參數(shù)標(biāo)定算法
3.3.2 鏡頭畸變解決方案
3.4 標(biāo)定實(shí)驗(yàn)與誤差分析
3.5 本章小結(jié)
第4章 特征點(diǎn)提取與匹配算法
4.1 引言
4.2 特征點(diǎn)提取算法
4.2.1 尺度不變特征變換特征點(diǎn)提取方法
4.2.2 快速魯棒特征點(diǎn)提取方法
4.2.3 ORB特征提取算法
4.3 特征匹配算法
4.3.1 暴力匹配
4.3.2 快速近鄰匹配
4.4 本章小結(jié)
第5章 同步定位與三維建圖實(shí)驗(yàn)與分析
5.1 引言
5.2 視覺里程計(jì)特征提取算法比較
5.3 視覺里程計(jì)特征匹配算法比較
5.4 SLAM算法性能實(shí)驗(yàn)與分析
5.4.1 SLAM算法實(shí)時(shí)性實(shí)驗(yàn)與分析
5.4.2 相機(jī)軌跡絕對(duì)誤差實(shí)驗(yàn)與分析
5.4.3 相機(jī)相對(duì)位姿誤差實(shí)驗(yàn)與分析
5.4.4 環(huán)境定位與建圖實(shí)驗(yàn)與分析
5.5 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
致謝
本文編號(hào):4033212
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