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基于視覺的多機(jī)器人SLAM算法研究與實(shí)現(xiàn)

發(fā)布時(shí)間:2021-06-03 22:52
  機(jī)器人如何在無法借助其他定位系統(tǒng)(如全球定位系統(tǒng))的情況下,對(duì)未知環(huán)境進(jìn)行探測(cè)與地圖構(gòu)建具有重要的現(xiàn)實(shí)意義,例如災(zāi)難現(xiàn)場(chǎng)、深空探測(cè)、甚至水下或戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境等。視覺即時(shí)定位與建圖(Simultaneous Location and Mapping,SLAM)技術(shù)為此提供了一種有效手段,也成為了自主機(jī)器人的研究熱點(diǎn)問題之一。伴隨著對(duì)任務(wù)復(fù)雜性、多樣性和系統(tǒng)穩(wěn)定性要求的提升,單個(gè)機(jī)器人的視覺SLAM在任務(wù)執(zhí)行效率、探測(cè)范圍和系統(tǒng)穩(wěn)定性方面已受到挑戰(zhàn);诖,本文從單機(jī)器人視覺SLAM的基本理論入手,針對(duì)多機(jī)器人視覺SLAM存在的重點(diǎn)和難點(diǎn)進(jìn)行有效分析和研究,完成了基于視覺的多機(jī)器人SLAM的算法開發(fā)和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。首先本文在詳細(xì)闡述了視覺SLAM的基礎(chǔ)理論和數(shù)學(xué)框架模型的基礎(chǔ)上,有效設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了單機(jī)器人視覺SLAM算法的前端和后端,包括基于最小閥值的特征篩選算法、關(guān)鍵幀選取算法、視覺里程計(jì)、基于特征詞袋法的閉環(huán)檢測(cè)和基于圖優(yōu)化的全局后端優(yōu)化算法。在地圖構(gòu)建方面,基于雙目視覺,利用半全局塊匹配算法計(jì)算視差,結(jié)合幾何原理確定各個(gè)像素點(diǎn)的深度信息,最后結(jié)合RGB和深度信息以點(diǎn)云填充的方式構(gòu)建了場(chǎng)景的點(diǎn)云,... 

【文章來源】:電子科技大學(xué)四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】:75 頁

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

基于視覺的多機(jī)器人SLAM算法研究與實(shí)現(xiàn)


機(jī)器人應(yīng)用實(shí)例就目前而言,雖然機(jī)器人己被成功運(yùn)用到實(shí)際中,但對(duì)于大規(guī)模環(huán)境或相對(duì)較復(fù)雜的作業(yè)場(chǎng)景,僅僅憑單個(gè)機(jī)器人去完成各種復(fù)雜的任務(wù)顯得力不從心,主

地圖,相機(jī)


第二章單機(jī)器人視覺SLAM算法研究11SLAM中基本以建立視覺詞袋的方式來進(jìn)行場(chǎng)景的辨識(shí);建圖部分的任務(wù)是進(jìn)行相應(yīng)地圖的構(gòu)建,目前的地圖形式有三種,稀疏地圖、半稠密地圖和稠密地圖。2.2視覺傳感器與相機(jī)標(biāo)定2.2.1視覺傳感器的分類目前市面上存在的相機(jī)種類繁多,但是大體上可以從兩方面來進(jìn)行分類。從鏡頭的數(shù)量方面來看可以分為單目相機(jī)和多目相機(jī)兩類;而從感知方式方面來說又可以分為主動(dòng)式和被動(dòng)式兩類。圖2-3單目與多目相機(jī)圖2-3所示為單目相機(jī)和多目相機(jī),屬于被動(dòng)探測(cè)式相機(jī)。單目和多目相機(jī)的主要區(qū)別在于,單目相機(jī)在獲取信息的時(shí)候,所觀測(cè)到的景物的深度信息無法在相機(jī)靜止的狀態(tài)下獲取,需要依據(jù)相機(jī)不斷地運(yùn)動(dòng)所獲取的同一景物在不同角度的觀測(cè)信息,計(jì)算出該景物的深度;而多目相機(jī)由于攜帶有多個(gè)鏡頭,因此可以在靜止?fàn)顟B(tài)下得到景物的不同角度的觀測(cè)量并直接計(jì)算得到所觀測(cè)景物的深度。由于多目相機(jī)的各個(gè)鏡頭之間的距離固定且可以由相機(jī)標(biāo)定得到相機(jī)參數(shù),相較于單目相機(jī)運(yùn)動(dòng)過程中的不確定性,其在精度方面也大大優(yōu)于單目相機(jī)。圖2-4深度(RGB_D)相機(jī)如圖2-4所示的Kinect[34]深度(RGB_D)相機(jī)是一種主動(dòng)探測(cè)式相機(jī),包括紅外激光器、紅外接收器和彩色攝像頭。其測(cè)量深度的基本原理是:當(dāng)紅外激光器發(fā)

地圖,相機(jī)


第二章單機(jī)器人視覺SLAM算法研究11SLAM中基本以建立視覺詞袋的方式來進(jìn)行場(chǎng)景的辨識(shí);建圖部分的任務(wù)是進(jìn)行相應(yīng)地圖的構(gòu)建,目前的地圖形式有三種,稀疏地圖、半稠密地圖和稠密地圖。2.2視覺傳感器與相機(jī)標(biāo)定2.2.1視覺傳感器的分類目前市面上存在的相機(jī)種類繁多,但是大體上可以從兩方面來進(jìn)行分類。從鏡頭的數(shù)量方面來看可以分為單目相機(jī)和多目相機(jī)兩類;而從感知方式方面來說又可以分為主動(dòng)式和被動(dòng)式兩類。圖2-3單目與多目相機(jī)圖2-3所示為單目相機(jī)和多目相機(jī),屬于被動(dòng)探測(cè)式相機(jī)。單目和多目相機(jī)的主要區(qū)別在于,單目相機(jī)在獲取信息的時(shí)候,所觀測(cè)到的景物的深度信息無法在相機(jī)靜止的狀態(tài)下獲取,需要依據(jù)相機(jī)不斷地運(yùn)動(dòng)所獲取的同一景物在不同角度的觀測(cè)信息,計(jì)算出該景物的深度;而多目相機(jī)由于攜帶有多個(gè)鏡頭,因此可以在靜止?fàn)顟B(tài)下得到景物的不同角度的觀測(cè)量并直接計(jì)算得到所觀測(cè)景物的深度。由于多目相機(jī)的各個(gè)鏡頭之間的距離固定且可以由相機(jī)標(biāo)定得到相機(jī)參數(shù),相較于單目相機(jī)運(yùn)動(dòng)過程中的不確定性,其在精度方面也大大優(yōu)于單目相機(jī)。圖2-4深度(RGB_D)相機(jī)如圖2-4所示的Kinect[34]深度(RGB_D)相機(jī)是一種主動(dòng)探測(cè)式相機(jī),包括紅外激光器、紅外接收器和彩色攝像頭。其測(cè)量深度的基本原理是:當(dāng)紅外激光器發(fā)


本文編號(hào):3211401

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