基于视觉的移动平台SLAM技术研究

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所属分类:AGV设计资料
摘要

同步定位建图技术(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)是移动机器人实现自主控制的基础模块。具体的来说,该技术解决机器人技术中两方面的问题:其一是实现本体定位,其二是构建环境感知模型。这两个功能并非是相互独立的,而是根据自身定位结合环境感知模块实现地图创建,再通过创建的地图实现更精确的自身定位,利用数值优化算法整合传感器测量数据,实现位姿估算与地图构建的整合,为机器人系统与环境的交互提供数据支持。目前SLAM技术采用的传感器包括激光雷达、超声波和摄像头等环境感知传感器。其中视觉传感器因其具有价格低廉并能够提供更加丰富的环境信息等优点,因此得到了广泛的重视。然而基于图像特征点的传统视觉SLAM算法虽然可以通过构建环境路标的方法实现定位,但由于地图信息严重缺失,因而无法发挥视觉SLAM的优势。为了解决以上问题,本文首先搭建一个基于单目视觉系统的移动实验平台,其组成部分有机械结构、低级控制器、驱动器、姿态传感器以及单目摄像头。由于机器人平台使用了麦克纳姆轮作为平台动态运动方式,使得该机器人平台可以实现前行、横移、斜行、旋转及其组合等运动方式。为便于后期进行地图构建的坐标变换,建立了全方位运动模型。该平台中的姿态传感器只是作为检测器件存在,其数据并不应用于视觉SLAM算法,移动平台只是通过单目视觉系统实现自身的SLAM过程。其次,本文在三角测量法则的基础上提出迭代优化的单目摄像头深度信息最优估计算法。为了尽可能全面地展现环境细节,该算法针对所有具有明显纹理特征和梯度值的像素点进行帧间匹配。为了对定位精度作出分析,本文重点论述了灰度误差和标定误差对深度测量的影响。在基于图优化技术的基础上,提出了定位与制图算法,并从理论层面证明了利用该算法进行位置估计和地图构建的可行性和有效性。通过加入回环检测机制识别经历过的场景,并利用修正位置姿态估计过程中的累积误差优化地图完整性和轨迹完整性。最后,基于移动机器人平台实现实验验证,证明了构建稠密地图的SLAM法的可行性。

论文目录

摘要
abstract

第1章 绪论

1.1 论文研究的背景及目的和意义
1.2 移动平台SLAM国内外研究发展概述
1.2.1 国外研究发展概述
1.2.2 国内研究发展概述
1.3 基于单目视觉的SLAM的国内外研究现状
1.3.1 国外的相关研究
1.3.2 国内的相关研究
1.4 论文的主要研究内容及结构安排

第2章 单目视觉SLAM平台搭建

2.1 机器人平台介绍及设计
2.1.1 机器人平台结构设计
2.1.2 机器人平台动力与驱动设计
2.1.3 机器人平台控制器设计
2.1.4 机器人平台云台设计
2.2 机器人平台硬件介绍
2.2.1 机器人平台运算处理器
2.2.2 单目视觉摄像头
2.2.3 姿态传感器
2.3 机器人平台运动模型的建立
2.4 本章小结

第3章 单目摄像头半稠密视觉测量方法研究

3.1 单目视觉标定方法
3.1.1 摄像机等效数学模型
3.1.2 坐标系及其转换关系
3.1.3 摄像机透镜畸变
3.1.4 摄像机参数标定实验
3.2 基于单目的半稠密视觉测量技术
3.2.1 半稠密单目视觉测距
3.2.2 半稠密地图重建方法
3.2.3 基于半稠密点云地图的运动轨迹跟踪算法
3.2.4 深度信息提取实验
3.3 本章小结

第4章 直接单目SLAM算法研究

4.1 李群与李代数理论和三维坐标变换
4.1.1 3D刚体变换与相似变换
4.1.2 李群与李代数基本定义
4.1.3 三维旋转群与对应的李代数
4.1.4 三维欧式群及三维相似群与对应的李代数
4.1.5 传播的不确定性
4.2 基于李群流形的加权高斯-牛顿图像优化算法
4.3 基于阈值判别的关键帧选择机制的研究
4.4 基于循环路径的地图闭环检测方法
4.5 本章小结

第5章 单目视觉SLAM方案设计

5.1 大范围单目视觉SLAM系统描述
5.2 环境地图表达
5.3 单目视觉SLAM方法步骤
5.3.1 视觉标定参数获取
5.3.2 深度信息计算
5.3.3 坐标转换
5.3.4 地图闭环检测
5.4 单目视觉SLAM方法验证
5.5 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果
致谢

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