基于视觉的多机器人协作SLAM研究

论文目录

摘要
Abstract

第1章 绪论

1.1 课题来源
1.2 研究的目的与意义
1.3 多机器人系统研究现状
1.3.1 国外多机器人系统的发展概况
1.3.2 国内多机器人系统的发展概况
1.3.3 多机器人系统协作
1.3.4 多机器人通信
1.4 基于视觉的SLAM研究综述
1.4.1 基于视觉的SLAM
1.4.2 视觉传感器
1.4.3 路标的提取
1.4.4 SLAM算法
1.5 多机器人协作SLAM研究综述
1.6 本文的主要研究内容
1.7 本文组织结构

第2章 多机器人系统及任务分配研究

2.1 引言
2.2 INSPbot机器人实验平台
2.3 多机器人系统UMRS的组织结构
2.4 UMRS通信子系统
2.4.1 UPn P协议
2.4.2 基础通信功能
2.4.3 UMRS通信系统的层次结构
2.4.4 成员发现与通信
2.4.5 UMRS通信性能分析
2.5 多机器人任务分配算法研究
2.5.1 协商协议
2.5.2 任务分配问题
2.5.3 一种MT-SR-TA任务分配方法CMRTA
2.5.4 协作实验
2.6 本章小结

第3章 基于特征点三维信息的自然路标的提取与描述

3.1 引言
3.2 特征点的检测方法
3.2.1 基于SIFT算法的特征点检测
3.2.2 基于SURF算法的特征点检测
3.3 双目图像特征点提取与匹配
3.4 特征点对应空间点的三维信息的获取
3.5 基于视场规则的特征点过滤
3.6 基于改进Mean Shift算法的自然路标提取
3.7 自然路标的描述
3.7.1 自然路标的组成
3.7.2 自然路标描述符的生成
3.8 自然路标在机器人位姿估计中的应用
3.9 实验结果与分析
3.9.1 路标提取实验
3.9.2 聚类参数对聚类数量影响
3.9.3 双目视觉系统的基线距对聚类数量和定位的影响
3.9.4 TDNL路标的环境适用性
3.10 本章小结

第4章 基于自然路标和局部地图更新的v SLAM

4.1 引言
4.2 v SLAM问题描述
4.3 地图的表示
4.4 基于自然路标与局部地图更新的NL-SLAM
4.4.1 机器人运动学模型
4.4.2 局部地图概念
4.4.3 NL-SLAM算法分析
4.5 实验结果与分析
4.6 本章小结

第5章 基于共享路标的多机器人协作v SLAM

5.1 引言
5.2 Fast SLAM分析
5.3 基于共享自然路标的MR-v SLAM算法
5.4 MR-v SLAM算法分析
5.4.1 无偏转换
5.4.2 基于UKF和自然路标匹配采样新位姿
5.4.3 自然路标更新
5.4.4 粒子权重计算
5.4.5 重新采样
5.4.6 协作地图构建
5.5 实验结果分析
5.6 本章小结
结论
参考文献
攻读博士学位期间发表的论文及其他成果
致谢
个人简历