本文關(guān)鍵詞：AUV-SLAM的特征提取與匹配算法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著海洋研究地位的不斷提高,對(duì)于具有自主導(dǎo)航定位能力的水下機(jī)器人的需求越來(lái)越多,要求也越來(lái)越高,關(guān)于自主水下機(jī)器人AUV (Autonomous Underwear Vehicle)的研究已經(jīng)成為機(jī)器人領(lǐng)域的焦點(diǎn)。在復(fù)雜多變的水下環(huán)境中,聲納、相機(jī)等傳感器作為AUV的“眼睛”,肩負(fù)著AUV感知環(huán)境的重要使命,對(duì)其采集的圖像進(jìn)行分析和處理逐漸成為AUV領(lǐng)域的重要問(wèn)題,決定著后續(xù)的導(dǎo)航定位與地圖構(gòu)建的有效性和精確度。本論文采用聲納傳感器與單目相機(jī)相結(jié)合的方法采集圖像,并對(duì)圖像進(jìn)行特征分析、提取與匹配,從而為同時(shí)定位與地圖構(gòu)建SLAM (Simultaneous Localization And Mapping)算法提供所需要的環(huán)境信息。對(duì)于聲納傳感器,本文利用Sea ScanHDS側(cè)掃聲納采集圖像,根據(jù)聲納圖像的特點(diǎn),通過(guò)對(duì)圖像進(jìn)行平滑、閾值化及聚類分析提取特征,然后采用正態(tài)分布變換NDT算法匹配特征,從而獲得相對(duì)位姿約束。對(duì)于相機(jī)傳感器,在進(jìn)行特征分析之前,通過(guò)連接假設(shè)計(jì)算圖像對(duì)的覆蓋率來(lái)確定候選圖像,提高算法效率,針對(duì)具體應(yīng)用,采用一個(gè)成對(duì)圖像特征匹配結(jié)構(gòu)去匹配候選的圖像對(duì),利用尺度不變特征變換SIFT算法提取特征,然后使用位姿限制相關(guān)搜索PCCS算法消除錯(cuò)誤的匹配,并且為了適應(yīng)環(huán)境結(jié)構(gòu)的多變性,利用一種幾何模型選擇框架自動(dòng)選擇合適的匹配模型,從而得到精確的約束信息。較以往的算法,更加具有有效性、實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性。
【關(guān)鍵詞】：AUV 特征提取 特征匹配 聲納傳感器 相機(jī)
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)海洋大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 1 緒論9-17
• 1.1 研究背景及意義9-10
• 1.2 國(guó)內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀10-13
• 1.2.1 國(guó)外發(fā)展現(xiàn)狀10-11
• 1.2.2 國(guó)內(nèi)發(fā)展現(xiàn)狀11-13
• 1.3 SLAM導(dǎo)航定位13-16
• 1.3.1 狀態(tài)表示15
• 1.3.2 狀態(tài)估計(jì)15-16
• 1.4 論文的主要內(nèi)容和結(jié)構(gòu)安排16-17
• 2 AUV平臺(tái)與圖像特征處理17-26
• 2.1 AUV平臺(tái)17-23
• 2.1.1 位置傳感器——GPS18-19
• 2.1.2 速度傳感器——DVL19
• 2.1.3 角度傳感器——AHRS19-20
• 2.1.4 感知傳感器——SONAR&CCD20-23
• 2.1.4.1 聲納傳感器20-22
• 2.1.4.2 視覺(jué)傳感器22-23
• 2.2 圖像特征提取與匹配23-25
• 2.2.1 特征提取23-24
• 2.2.2 特征匹配24-25
• 2.3 本章小結(jié)25-26
• 3 聲納匹配與約束26-37
• 3.1 圖像聲納幾何26-28
• 3.2 特征提取28-29
• 3.3 特征匹配29-34
• 3.3.1 正態(tài)分布變換算法30-31
• 3.3.2 掃描匹配31-32
• 3.3.3 使用牛頓算法優(yōu)化32-34
• 3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析34-36
• 3.5 本章小結(jié)36-37
• 4 相機(jī)匹配與約束37-52
• 4.1 連接假設(shè)39-42
• 4.2 特征提取42
• 4.3 特征匹配42-48
• 4.3.1 位姿限制相關(guān)搜索42-45
• 4.3.2 幾何模型選擇45-47
• 4.3.3 雙視圖光束法平差47-48
• 4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析48-51
• 4.5 本章小結(jié)51-52
• 5 總結(jié)與展望52-54
• 參考文獻(xiàn)54-58
• 致謝58-59
• 個(gè)人簡(jiǎn)歷59

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 鄭艷梅;AUV-SLAM的特征提取與匹配算法研究[D];中國(guó)海洋大學(xué);2015年

  本文關(guān)鍵詞：AUV-SLAM的特征提取與匹配算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：308989