基于Kinect多移動(dòng)機(jī)器人3D同步定位與制圖
發(fā)布時(shí)間:2021-05-22 02:48
移動(dòng)機(jī)器人3D同步定位與制圖(3D SLAM)指的移動(dòng)機(jī)器人通過(guò)自身攜帶的視覺(jué)傳感器感知環(huán)境,同時(shí)構(gòu)建3D環(huán)境地圖和估計(jì)移動(dòng)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)軌跡。移動(dòng)機(jī)器人3D SLAM技術(shù)是自主移動(dòng)機(jī)器人的關(guān)鍵技術(shù),也是移動(dòng)機(jī)器人研究領(lǐng)域的難點(diǎn)問(wèn)題。與單移動(dòng)機(jī)器人3D SLAM相比,多移動(dòng)機(jī)器人3D SLAM可以通過(guò)移動(dòng)機(jī)器人之間的相互協(xié)作、共享所獲得的信息,提高移動(dòng)機(jī)器人同步定位和建圖的效率和魯棒性。多移動(dòng)機(jī)器人3D SLAM除了需要解決單移動(dòng)機(jī)器人的3D SLAM問(wèn)題,還需要解決移動(dòng)機(jī)器人之間的通信和局部地圖融合的問(wèn)題。本文主要研究基于Kinect傳感器的多移動(dòng)機(jī)器人3D SLAM、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)以及局部地圖融合等相關(guān)問(wèn)題。本文的主要工作如下:(1)首先,對(duì)單移動(dòng)機(jī)器人3D SLAM問(wèn)題進(jìn)行研究。通過(guò)傳感器數(shù)據(jù)讀取、視覺(jué)里程計(jì)、閉合回環(huán)檢測(cè)和后端優(yōu)化,得到全局一致性的3D環(huán)境地圖和移動(dòng)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)軌跡。在特征提取和匹配中,提出了主成分分析(PCA)的數(shù)據(jù)降維算法,提高移動(dòng)機(jī)器人3D SLAM的效率;在構(gòu)建局部地圖時(shí),提出了圖像關(guān)鍵幀選擇算法,提高了移動(dòng)機(jī)器人構(gòu)建3D地圖的準(zhǔn)確性和魯棒性。(2)其次,對(duì)于多...
【文章來(lái)源】:華東理工大學(xué)上海市 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁(yè)數(shù)】:77 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第1章 緒論
1.1 研究背景及意義
1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.3 課題研究?jī)?nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)
1.4 論文提綱
1.5 本章小結(jié)
第2章 移動(dòng)機(jī)器人的3D SLAM算法
2.1 SLAM算法概述
2.2 機(jī)器人的系統(tǒng)模型
2.2.1 機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)學(xué)模型
2.2.2 機(jī)器人的觀測(cè)模型
2.3 傳感器
2.4 移動(dòng)機(jī)器人3D SLAM算法框架
2.4.1 視覺(jué)里程計(jì)
2.4.2 后端優(yōu)化
2.4.3 回環(huán)檢測(cè)
2.4.4 構(gòu)建地圖
2.5 本章小結(jié)
第3章 多移動(dòng)機(jī)器人的3D SLAM算法
3.1 多移動(dòng)機(jī)器人系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
3.1.1 集中式
3.1.2 分布式
3.1.3 混合式
3.2 多移動(dòng)機(jī)器人的地圖融合
3.2.1 3D空間坐標(biāo)系的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換
3.2.2 移動(dòng)機(jī)器人的齊次坐標(biāo)表示
3.2.3 基于觀測(cè)信息的坐標(biāo)變換
3.3 多移動(dòng)機(jī)器人系統(tǒng)中的視覺(jué)處理技術(shù)
3.3.1 移動(dòng)機(jī)器人的識(shí)別
3.3.2 移動(dòng)機(jī)器人的局部路徑獲取
3.3.3 移動(dòng)機(jī)器人的視覺(jué)里程計(jì)實(shí)現(xiàn)
3.4 多移動(dòng)機(jī)器人3D SLAM算法的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)問(wèn)題
3.4.1 數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法
3.4.2 常用的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法
3.4.3 ORB特征在SLAM中的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)
3.5 改進(jìn)的多移動(dòng)機(jī)器人3D SLAM算法
3.5.1 特征選擇與提取
3.5.2 多移動(dòng)機(jī)器人3D SLAM系統(tǒng)組成
3.5.3 地圖云點(diǎn)、關(guān)鍵幀的選擇
3.5.4 相機(jī)位置的追蹤
3.5.5 局部地圖的構(gòu)建
3.5.6 閉合回環(huán)檢測(cè)
3.6 多移動(dòng)機(jī)器人地圖融合改進(jìn)算法
3.6.1 粒子群優(yōu)化算法原理
3.6.2 地圖轉(zhuǎn)換函數(shù)
3.6.3 適應(yīng)度函數(shù)
3.7 本章小結(jié)
第4章 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
4.1 引言
4.2 實(shí)驗(yàn)環(huán)境
4.3 ORB特征檢測(cè)和匹配
4.4 基于Kinect的移動(dòng)機(jī)器人3D SLAM實(shí)驗(yàn)
4.5 基于Kinect的多移動(dòng)機(jī)器人3D SLAM實(shí)驗(yàn)
4.6 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
5.1 總結(jié)
5.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表與錄用的學(xué)術(shù)論文
本文編號(hào):3200834
【文章來(lái)源】:華東理工大學(xué)上海市 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁(yè)數(shù)】:77 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第1章 緒論
1.1 研究背景及意義
1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.3 課題研究?jī)?nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)
1.4 論文提綱
1.5 本章小結(jié)
第2章 移動(dòng)機(jī)器人的3D SLAM算法
2.1 SLAM算法概述
2.2 機(jī)器人的系統(tǒng)模型
2.2.1 機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)學(xué)模型
2.2.2 機(jī)器人的觀測(cè)模型
2.3 傳感器
2.4 移動(dòng)機(jī)器人3D SLAM算法框架
2.4.1 視覺(jué)里程計(jì)
2.4.2 后端優(yōu)化
2.4.3 回環(huán)檢測(cè)
2.4.4 構(gòu)建地圖
2.5 本章小結(jié)
第3章 多移動(dòng)機(jī)器人的3D SLAM算法
3.1 多移動(dòng)機(jī)器人系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
3.1.1 集中式
3.1.2 分布式
3.1.3 混合式
3.2 多移動(dòng)機(jī)器人的地圖融合
3.2.1 3D空間坐標(biāo)系的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換
3.2.2 移動(dòng)機(jī)器人的齊次坐標(biāo)表示
3.2.3 基于觀測(cè)信息的坐標(biāo)變換
3.3 多移動(dòng)機(jī)器人系統(tǒng)中的視覺(jué)處理技術(shù)
3.3.1 移動(dòng)機(jī)器人的識(shí)別
3.3.2 移動(dòng)機(jī)器人的局部路徑獲取
3.3.3 移動(dòng)機(jī)器人的視覺(jué)里程計(jì)實(shí)現(xiàn)
3.4 多移動(dòng)機(jī)器人3D SLAM算法的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)問(wèn)題
3.4.1 數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法
3.4.2 常用的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法
3.4.3 ORB特征在SLAM中的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)
3.5 改進(jìn)的多移動(dòng)機(jī)器人3D SLAM算法
3.5.1 特征選擇與提取
3.5.2 多移動(dòng)機(jī)器人3D SLAM系統(tǒng)組成
3.5.3 地圖云點(diǎn)、關(guān)鍵幀的選擇
3.5.4 相機(jī)位置的追蹤
3.5.5 局部地圖的構(gòu)建
3.5.6 閉合回環(huán)檢測(cè)
3.6 多移動(dòng)機(jī)器人地圖融合改進(jìn)算法
3.6.1 粒子群優(yōu)化算法原理
3.6.2 地圖轉(zhuǎn)換函數(shù)
3.6.3 適應(yīng)度函數(shù)
3.7 本章小結(jié)
第4章 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
4.1 引言
4.2 實(shí)驗(yàn)環(huán)境
4.3 ORB特征檢測(cè)和匹配
4.4 基于Kinect的移動(dòng)機(jī)器人3D SLAM實(shí)驗(yàn)
4.5 基于Kinect的多移動(dòng)機(jī)器人3D SLAM實(shí)驗(yàn)
4.6 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
5.1 總結(jié)
5.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表與錄用的學(xué)術(shù)論文
本文編號(hào):3200834
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