基于双目视觉的移动机器人SLAM算法研究

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所属分类:AGV设计资料
摘要

同时定位与地图构建(SLAM)是目前移动机器人研究领域最前沿的技术问题。机器人自主导航是未来发展的趋势,SLAM正是机器人具备导航能力的基础。随着图像处理技术的日趋成熟,视觉传感器在移动机器人SLAM研究上被广泛采用。正是基于视觉传感器具有成本低、能耗小、采集信息量大以及直观性好等诸多优点,其已被认定为机器人SLAM最可靠的传感器之一。本文重点研究双目视觉机器人SLAM所应用的算法。本文主要分为三部分,第一部分具体分析了移动机器人SLAM系统需要解决的核心难点问题,并建立了机器人运动模型、观测模型、里程计模型以及摄像头模型,并对摄像机模型进行了标定。机器人模型的建立为实验系统平台奠定了理论基础。第二部分重点研究了双目立体视觉中的ORB特征点提取及匹配算法,并提出优化的误匹配点剔除算法。优化的算法在图像匹配过程中剔除误匹配点,同时通过限制迭代次数估计单应矩阵并重新判断内点。通过实验证明,这种方法能够有效的对错误匹配对进行剔除并提升匹配准确率。第三部分研究了 FastSLAM算法的基本原理,并对FastSLAM算法进行了优化。原FastSLAM算法通过一个粒子滤波器来实现定位,通过N个独立的扩展卡尔曼滤波来实现地图创建问题。优化算法的采样新位姿过程同样采用粒子滤波器算法,但在N个独立的EKF来实现地图创建问题上改用UKF算法进行后验概率逼近完成路标估计。通过实验验证了优化算法的可行性。本文最后将理论与实践结合,设计并搭建了移动机器人SLAM实验平台。本文选取四轮机器人作为移动机器人主体,建立了双目视觉测距系统实现对环境特征信息的采集。该平台具备对周围环境信息采集能力的同时,也具备自主移动能力、位姿检测计算能力。双目视觉系统将采集到的信息传送到上位机进行处理,最终完成双目移动机器人SLAM任务。从平台实验结果来看,验证了优化算法的可行性。

论文目录

摘要
ABSTRACT

第1章 绪论

1.1 引言
1.2 课题研究的背景及现状
1.2.1 课题研究的背景及意义
1.2.2 课题研究现状
1.3 移动机器人SLAM问题介绍
1.4 机器人视觉系统
1.5 论文结构

第2章 SLAM问题概述及模型建立

2.1 引言
2.2 移动机器人SLAM的难点问题
2.3 机器人运动模型
2.4 机器人观测模型
2.5 机器人里程计模型
2.6 摄像机模型建立及标定
2.6.1 摄像机视觉模型
2.6.2 坐标转换
2.6.3 摄像机标定
2.7 本章小结

第3章 双目立体视觉系统研究与实现

3.1 引言
3.2 双目立体视觉测距原理
3.3 ORB特征点立体匹配
3.3.1 FAST特征点检测
3.3.2 特征点的描述
3.3.3 ORB特征匹配
3.3.4 误匹配点消除
3.4 改进的误匹配点去除算法
3.4.1 粗匹配
3.4.2 精匹配
3.4.3 误匹配点改进算法小结
3.5 实验结果分析
3.5.1 重合场景多的图像匹配
3.5.2 重合场景少的图像匹配
3.5.3 匹配参数对比实验
3.6 ORB算法与SLAM算法特征关联
3.6.1 最近邻关联算法(NNSF)
3.6.2 数据关联算法(JCBB)
3.7 本章小结

第4章 基于FastSLAM算法分析及仿真研究

4.1 引言
4.2 SLAM算法分析
4.2.1 基于扩展卡尔曼滤波的SLAM方法
4.2.2 基于粒子滤波的SLAM方法
4.3 FastSLAM分析
4.4 优化的FastSLAM算法基本原理
4.4.1 采样新位姿
4.4.2 更新被观测的路标估计
4.5 仿真对比实验
4.6 本章小结

第5章 移动机器人SLAM平台搭建及实现

5.1 引言
5.2 移动机器人实验平台
5.3 基于双目视觉的SLAM实验
5.4 本章小结

第6章 结论与展望

6.1 工作总结
6.2 展望
参考文献
攻读学位期间发表的学术论文目录
攻读学位期间取得的科研成果目录
致谢

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