基于室内视觉定位的轮式机器人主动建图与导航避障研究
发布时间：2023-11-24 17:58
自主移动机器人是集机械设计、电路分析、传感器技术以及软件算法为一体的高技术集成产品。近几年伴随着人工智能技术的快速发展与国家智慧产业规划的积极推动,移动机器人已被广泛应用于制造、医疗以及服务业等场景。高度定制化的人工智能算法对于这类移动机器人智能化程度的重要性不言而喻。同时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)算法在自主移动机器人智能算法中扮演着重要角色,它将机器人采集的传感信息进行算法融合,实现机器人实时定位输出与环境地图构建。根据传感器不同SLAM算法可分为激光SLAM与视觉SLAM(visual SLAM,vSLAM)。视觉方案相较于激光方案具有硬件成本低、信息维度丰富、传感器易安装等优点,因而更具环境感知潜能。传统视觉SLAM方法是需要人为参与的被动感知方式,造成了其应用场景上的局限性,如无法应对无人巡检、室内救援以及无人清洁等完全无人化环境。基于自主探索策略的主动式视觉SLAM可以实现机器人在无人化未知环境中的定位与主动地图构建。论文结合主动式视觉SLAM的智能性和RGB-D相机的感知优势,开展基于室内RGB-D...
【文章页数】：111 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 视觉SLAM技术研究现状
1.2.2 主动式地图构建技术研究现状
1.2.3 自主导航技术研究现状
1.3 论文的主要工作
1.4 论文的组织结构
第二章 视觉SLAM相关理论基础
2.1 相机投影模型
2.2 机器人相关坐标系与坐标变换
2.2.1 向量的内积与外积
2.2.2 旋转与平移
2.2.3 李群与李代数
2.2.4 左扰动模型
2.3 视觉SLAM中的光束平差法
2.4 多传感器信息与坐标轴定义
2.4.1 RGB-D数据
2.4.2 轮式里程计数据
2.4.3 轮式机器人坐标轴定义
2.5 图像处理相关与点云地图创建
2.5.1 图像的存储
2.5.2 单通道图像的基本操作
2.5.3 点云地图创建
2.6 本章小结
第三章 基于图优化的轮式里程计与视觉融合SLAM方法
3.1 引言
3.2 基于RGB-D数据的视觉SLAM框架
3.2.1 前端特征提取与追踪
3.2.2 闭环检测
3.2.3 后端图优化
3.3 基于图优化的相机参数在线估计方法
3.3.1 地平面提取
3.3.2 用于参数估计的两类优化约束
3.4 引入里程计信息的后端图优化改进
3.4.1 轮式里程计约束
3.4.2 平面运动约束
3.5 实验结果与分析
3.5.1 相机参数在线估计实验分析
3.5.2 融合轮式里程计信息的视觉SLAM实验分析
3.6 本章小结
第四章 基于图像形态学的物体延边绕行主动探索策略
4.1 引言
4.2 主动探索策略架构
4.3 三维点云地图转二维栅格地图
4.3.1 三维占据栅格地图
4.3.2 二维占据栅格地图转化
4.4 基于连通域分析的多前沿探索边界提取
4.5 基于图像形态学处理的物体延边绕行路径提取
4.5.1 基于连通域分析的物体聚类
4.5.2 基于图像形态学处理的绕行路径提取
4.6 主动探索策略决策生成
4.6.1 结合前沿边界与绕行路径交点信息的决策生成
4.6.2 基于信息熵增的待绕行物体选择策略
4.7 实验结果与分析
4.7.1 绕行路径提取
4.7.2 绕行物体选择
4.8 本章小结
第五章 基于改进多层代价图的自主导航与避障
5.1 引言
5.2 自主导航与避障算法框架
5.3 融合障碍物速度信息的改进多层代价图方法
5.3.1 多层代价图方法概述
5.3.2 动态障碍物提取与追踪
5.3.3 改进代价图生成方法
5.4 路径规划方法
5.4.1 基于梯度计算的全局路径规划
5.4.2 局部范围动态重规划
5.4.3 局部路径规划
5.5 实验结果与分析
5.5.1 改进代价图算法验证
5.5.2 导航实验仿真与对比
5.6 本章小结
第六章 视觉定位与主动式建图系统
6.1 整体系统框架
6.1.1 硬件框架
6.1.2 软件框架
6.2 仿真与实地实验环境搭建
6.2.1 仿真环境搭建
6.2.2 实际环境搭建
6.3 建图实验结果对比与分析
6.3.1 仿真环境实验
6.3.2 实地环境实验
6.4 本章小结
第七章 总结与展望
7.1 全文总结
7.2 后续工作展望
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间取得的成果
本文编号：3866309
【文章页数】：111 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 视觉SLAM技术研究现状
1.2.2 主动式地图构建技术研究现状
1.2.3 自主导航技术研究现状
1.3 论文的主要工作
1.4 论文的组织结构
第二章 视觉SLAM相关理论基础
2.1 相机投影模型
2.2 机器人相关坐标系与坐标变换
2.2.1 向量的内积与外积
2.2.2 旋转与平移
2.2.3 李群与李代数
2.2.4 左扰动模型
2.3 视觉SLAM中的光束平差法
2.4 多传感器信息与坐标轴定义
2.4.1 RGB-D数据
2.4.2 轮式里程计数据
2.4.3 轮式机器人坐标轴定义
2.5 图像处理相关与点云地图创建
2.5.1 图像的存储
2.5.2 单通道图像的基本操作
2.5.3 点云地图创建
2.6 本章小结
第三章 基于图优化的轮式里程计与视觉融合SLAM方法
3.1 引言
3.2 基于RGB-D数据的视觉SLAM框架
3.2.1 前端特征提取与追踪
3.2.2 闭环检测
3.2.3 后端图优化
3.3 基于图优化的相机参数在线估计方法
3.3.1 地平面提取
3.3.2 用于参数估计的两类优化约束
3.4 引入里程计信息的后端图优化改进
3.4.1 轮式里程计约束
3.4.2 平面运动约束
3.5 实验结果与分析
3.5.1 相机参数在线估计实验分析
3.5.2 融合轮式里程计信息的视觉SLAM实验分析
3.6 本章小结
第四章 基于图像形态学的物体延边绕行主动探索策略
4.1 引言
4.2 主动探索策略架构
4.3 三维点云地图转二维栅格地图
4.3.1 三维占据栅格地图
4.3.2 二维占据栅格地图转化
4.4 基于连通域分析的多前沿探索边界提取
4.5 基于图像形态学处理的物体延边绕行路径提取
4.5.1 基于连通域分析的物体聚类
4.5.2 基于图像形态学处理的绕行路径提取
4.6 主动探索策略决策生成
4.6.1 结合前沿边界与绕行路径交点信息的决策生成
4.6.2 基于信息熵增的待绕行物体选择策略
4.7 实验结果与分析
4.7.1 绕行路径提取
4.7.2 绕行物体选择
4.8 本章小结
第五章 基于改进多层代价图的自主导航与避障
5.1 引言
5.2 自主导航与避障算法框架
5.3 融合障碍物速度信息的改进多层代价图方法
5.3.1 多层代价图方法概述
5.3.2 动态障碍物提取与追踪
5.3.3 改进代价图生成方法
5.4 路径规划方法
5.4.1 基于梯度计算的全局路径规划
5.4.2 局部范围动态重规划
5.4.3 局部路径规划
5.5 实验结果与分析
5.5.1 改进代价图算法验证
5.5.2 导航实验仿真与对比
5.6 本章小结
第六章 视觉定位与主动式建图系统
6.1 整体系统框架
6.1.1 硬件框架
6.1.2 软件框架
6.2 仿真与实地实验环境搭建
6.2.1 仿真环境搭建
6.2.2 实际环境搭建
6.3 建图实验结果对比与分析
6.3.1 仿真环境实验
6.3.2 实地环境实验
6.4 本章小结
第七章 总结与展望
7.1 全文总结
7.2 后续工作展望
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间取得的成果
本文编号：3866309
本文链接：https://www.wllwen.com/guanlilunwen/lindaojc/3866309.html
