發(fā)布時(shí)間：2017-09-14 04:19

  本文關(guān)鍵詞：移動(dòng)機(jī)器人三維面特征地圖創(chuàng)建關(guān)鍵技術(shù)研究

  更多相關(guān)文章： 三維面特征地圖創(chuàng)建 圖像分割 閉環(huán)檢測(cè) 地圖優(yōu)化

【摘要】：針對(duì)室內(nèi)外環(huán)境存在大量平面特征這一特點(diǎn),而且點(diǎn)特征容易受光照等因素的影響,比如當(dāng)光線偏暗時(shí)或在光滑的墻面上,局部的點(diǎn)特征有時(shí)不足甚至不出現(xiàn)。針對(duì)以上問題,提出基于平面特征的三維地圖創(chuàng)建的方法。根據(jù)配準(zhǔn)結(jié)果,為了減少誤差,提出了基于平面特征匹配的閉環(huán)檢測(cè)方法,檢測(cè)到閉環(huán)后,對(duì)地圖實(shí)行全局優(yōu)化。主要工作如下：首先,在Ubuntu下,搭建好地圖創(chuàng)建的平臺(tái),軟件平臺(tái)包括一些視覺庫:PCL,OpenCV,ROS等,硬件平臺(tái)包括Kinect相機(jī)與相機(jī)的搭載平臺(tái)Pioneer第二代。其次,對(duì)獲取的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行平面檢測(cè),采用了基于PCA的區(qū)域增長(zhǎng)法進(jìn)行三維平面分割。先通過PCA(主成分分析法)進(jìn)行法向量估計(jì),求取了具有相同法向量方向的點(diǎn)云擬合成局部平面,當(dāng)局部平面滿足法向量夾角和到坐標(biāo)原點(diǎn)的距離的約束條件后,再通過區(qū)域增長(zhǎng)法進(jìn)行局部平面合并,實(shí)現(xiàn)三維點(diǎn)云的平面分割,提取出平面特征。在分割的基礎(chǔ)上引入了完整平面片,利用完整平面片包含了圖像幀所具有的豐富信息,選擇三對(duì)兩兩互不平行的平面片代替圖像幀來進(jìn)行配準(zhǔn)。通過三個(gè)約束關(guān)系,找到兩幀圖像中的完整平面片的對(duì)應(yīng)關(guān)系,計(jì)算幀間的位姿關(guān)系(旋轉(zhuǎn)矩陣和平移矩陣),實(shí)現(xiàn)圖像配準(zhǔn)。但是由于圖像配準(zhǔn)中存在累計(jì)誤差,使地圖存在漂移,故需要進(jìn)一步優(yōu)化地圖。針對(duì)以上問題,本文結(jié)合實(shí)際情況,提出先用歐式距離找到當(dāng)前幀的鄰域,然后對(duì)鄰域范圍內(nèi)的幀創(chuàng)新性地采用基于平面特征匹配的閉環(huán)檢測(cè)方法。存儲(chǔ)先采集的圖像幀的平面特征,提取后面采集圖像幀的平面特征,并與之前所有幀的平面特征匹配。滿足設(shè)定的三個(gè)閾值條件后,即認(rèn)為匹配成功,檢測(cè)到了閉環(huán)。檢測(cè)到閉環(huán)后,在閉環(huán)中利用梯度下降(SGD,Stochastic Gradient Descent)的方法對(duì)地圖進(jìn)行優(yōu)化。更新當(dāng)前幀,通過實(shí)驗(yàn)結(jié)果,可以看出,地圖的顯示效果明顯有所改善。
【關(guān)鍵詞】：三維面特征地圖創(chuàng)建 圖像分割 閉環(huán)檢測(cè) 地圖優(yōu)化
【學(xué)位授予單位】：湖南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP242
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-15
• 1.1 論文的研究背景及意義10-11
• 1.2 機(jī)器人地圖創(chuàng)建發(fā)展以及研究現(xiàn)狀11-13
• 1.3 本文研究?jī)?nèi)容與結(jié)構(gòu)安排13-15
• 1.3.1 研究?jī)?nèi)容13-14
• 1.3.2 論文結(jié)構(gòu)安排14-15
• 第2章 三維地圖創(chuàng)建研發(fā)平臺(tái)及數(shù)據(jù)預(yù)處理15-23
• 2.1 移動(dòng)機(jī)器人硬件平臺(tái)15
• 2.1.1 Pioneer移動(dòng)機(jī)器人整體實(shí)驗(yàn)平臺(tái)15
• 2.2 三維視覺信息獲取裝置15-17
• 2.2.1 Kinect的結(jié)構(gòu)組成15-16
• 2.2.2 Kinect for SDK介紹16-17
• 2.2.3 Kinect工作原理17
• 2.3 三維地圖創(chuàng)建的軟件平臺(tái)17-19
• 2.3.1 點(diǎn)云庫PCL17-18
• 2.3.2 計(jì)算機(jī)視覺庫OpenCV18-19
• 2.3.3 機(jī)器人操作系統(tǒng)ROS19
• 2.4 點(diǎn)云數(shù)據(jù)獲取19-20
• 2.5 數(shù)據(jù)預(yù)處理20-22
• 2.5.1 噪聲分析20-21
• 2.5.2 點(diǎn)云數(shù)據(jù)去噪處理21-22
• 2.6 本章小結(jié)22-23
• 第3章 三維點(diǎn)云平面分割23-34
• 3.1 三維點(diǎn)云平面特征提取的關(guān)鍵技術(shù)23-24
• 3.2 基于PCA的區(qū)域增長(zhǎng)三維分割法24-31
• 3.2.1 平面檢測(cè)的總體方案24-25
• 3.2.2 平面模型定義25-26
• 3.2.3 基于PCA的三維點(diǎn)云法向量估計(jì)26-29
• 3.2.4 基于區(qū)域增長(zhǎng)的分割方法29-31
• 3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果31-33
• 3.6 小結(jié)33-34
• 第4章 基于平面特征配準(zhǔn)的關(guān)鍵技術(shù)研究34-52
• 4.1 基于ICP算法的三維點(diǎn)云配準(zhǔn)34-38
• 4.1.1 ICP算法原理35-36
• 4.1.2 ICP算法特性分析以及各種改進(jìn)36-38
• 4.2 基于平面特征的三維點(diǎn)云配準(zhǔn)38-46
• 4.2.1 平面特征匹配整體方案38-39
• 4.2.2 平面片面積計(jì)算39-42
• 4.2.3 基于平面特征配準(zhǔn)42-45
• 4.2.4 基于平面特征配準(zhǔn)的三維運(yùn)動(dòng)求解45-46
• 4.3 配準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析46-50
• 4.4 小結(jié)50-52
• 第5章 閉環(huán)檢測(cè)及優(yōu)化52-66
• 5.1 閉環(huán)檢測(cè)52-58
• 5.1.1 閉環(huán)檢測(cè)定義52-53
• 5.1.2 閉環(huán)檢測(cè)的關(guān)鍵問題53
• 5.1.3 閉環(huán)檢測(cè)的方法現(xiàn)狀53-54
• 5.1.4 本文閉環(huán)檢測(cè)方案54-58
• 5.1.5 閉環(huán)檢測(cè)結(jié)果58
• 5.2 全局優(yōu)化58-65
• 5.2.1 圖優(yōu)化方法概述58-60
• 5.2.2 基于梯度下降法的圖優(yōu)化60-62
• 5.2.3 優(yōu)化結(jié)果62-65
• 5.3 小結(jié)65-66
• 總結(jié)與展望66-68
• 參考文獻(xiàn)68-73
• 附錄A 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文73-74
• 致謝74

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本文編號(hào)：847830