基于RGB-D相机的SLAM算法研究

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所属分类:AGV设计资料
摘要

智能机器人产业的需求带动了机器人技术的快速发展,导航在机器人中扮演的角色十分重要,视觉导航是机器人导航技术的主要发展方向。机器人为完成预定任务,首先要对自身所处位置定位并探索感知周围环境,进而规划最优路径,达到准确位置后完成相关的任务。普通的单目相机不能测量到物体的深度,双目相机价格昂贵且计算量大,微软发布的Kinect相机可获取物体深度,价格低廉被广泛应用。典型的SLAM系统含有前端、后端、回环检测、地图构建四个模块,基于特征方法的前端,数据关联受特征提取和图像匹配的影响,后端优化决定了地图和机器人轨迹的全局一致性效果,非线性优化方法是现阶段后端优化的主流方式,后端优化中的回环检测部分可以矫正机器人运行轨迹,减少累计误差。本文的具体研究内容如下:第一、分析了基于RGB-D相机的SLAM算法的研究背景与意义。综述了课题的研究现状,说明了目前基于RGB-D相机的SLAM算法存在的主要问题问题和挑战,给出了论文的主要研究内容和章节安排。第二、简要介绍了 Kinect相机的内部组成以及工作原理,介绍了最常用的相机模型以及相机的内外参数,分析了产生相机畸变的来源,并对相机的畸变进行数学建,研究了Kinect相机的标定原理,采用漂移量进行视差矫正。编程实现了 ROS平台下使用棋盘格对Kinect相机进行标定获取RGB摄像机和IR摄像机内外参数及畸变参数,对矫正后的标定结果进行了分析。第三、主要研究了 SLAM算法的前端。介绍了典型SLAM的前端框架,研究了三种常用的典型图像特征以及它们的原理,针对特征提取效率低下,采用GPU加快特征提取,使用方格特征匹配方法可以减少图像的误匹配,研究了3D-2D空间投影求取连续帧的运动,介绍了 PnP算法求解相机的六自由度位姿。实验部分实现了 GPU提取SIFT特征,比较了采用CPU和采用GPU提取时间上的差异,实验对比了三种特征的提取效果,带有尺度、旋转、模糊的场景下使用不同匹配方式做了全面的比较,同时对前端连续帧运动估计进行了实验,用运动估计的结果拼接点云地图并分析了误差。第四、主要研究了 SLAM算法的后端理论,进行相关实验验证。介绍了基于扩展卡尔曼滤波和基于非线性优化的两种状态估计方法,重点研究了主流的非线性优化方法的求解原理,非线性优化中的目标函数协方差矩阵合理设置可以提高优化的精度,研究了基于图像外观的回环检测原理,简要介绍了地图构建的多种形式和它们的用途。实验部分采用TUM数据集,对比视觉前端和基于改进协方差的后端优化的效果,对两种方式得到的结果进行点云地图拼接,并对误差进行分析。同时在室内场景下采用Amigo机器人搭载PC、Kinect进行应用验证,构建点云地图和稀疏的ORB特征地图,并对产生的误差分析。最后,对本文所做的全部工作进行分析总结,并提出下一阶段的研究方向和需要解决的问题。

基于RGB-D相机的SLAM算法研究
目录
中文摘要
Abstract

第一章绪论

1.1课题的研究背景与意义
1.2课题 的研究现状
1.3课题面临的主要问题及发展方向
1.4论文的主要研究内容及组织结构

第二章 相机模型及参数标定

2.1 Kinect传感器组成以及原理
2.2 Kinect相机模型与内外参数
2.2.1 相机模型
2.2.2 内外参数
2.2.3 实际成像模型
2.3 Kinect相机标定
2.3.1 彩色相机标定
2.3.2 深度相机标定及误差消除
2.4 Kinect相机标定实验及误差分析
2.5 本章小结

第三章 前端视觉里程计

3.1 视觉里程计前端框架
3.2 图像特征提取
3.2.1 三种典型特征
3.2.2 加快特征提取的方法
3.3 特征匹配
3.3.1 常用的特征匹配算法
3.3.2 减少特征误匹配的方法
3.4 运动估计
3.5 本章实验
3.5.1 特征提取对比实验
3.5.2 特征匹配结果对比及结果分析
3.5.3 GPU加速特征提取对比实验及结果分析
3.5.4 前端帧间运动估计实验及结果分析
3.6 本章小结

第四章 后端优化算法

4.1 基于滤波方式的状态估计
4.2 BA优化及位姿图优化
4.2.1 BA原理
4.2.2 图优化及位姿图 优化原理
4.2.3 提高优化精度的改善方法
4.3 回环检测
4.3.1 基于外观的回环检测原理
4.3.2 BOW词袋模型
4.4 地图构建
4.5 本章实验
4.5.1 基于改进协方差的后端优化实验及结果分析
4.5.2 基于RGB-D相机的Amigo机器人室内环境测试
4.6 本章小结

第五章 总结和展望

5.1 全文总结
5.2 展望
参考文献
致谢

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