基于激光与单目视觉融合的机器人室内定位与制图研究

发布时间：2017-04-15 16:21

  本文关键词：基于激光与单目视觉融合的机器人室内定位与制图研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：机器人的同步定位与制图(SLAM,Simultaneous Localization and Mapping)是当今机器人研究领域的一个重要内容,研究的热点根据传感器的不同大体上可分为基于激光的SLAM以及基于视觉的SLAM。本文首先分别研究了现有的基于激光与基于单目视觉的SLAM方法并且分析了这两类方法的优缺点。通过实验发现,激光SLAM制图较准确,且有很高的实时性,激光SLAM的实验结果在小型环境中非常准确,但是到了大型环境中,由于累计误差或者错误的闭环检测,使得机器人制出来的图并不理想,而且由于传感器信息量较少,在较复杂的环境里不能很好的完成场景识别。相反,视觉SLAM有很丰富的信息量,能够很好的识别环境,但是这种方法制出来的地图不够精确,而且由于需要处理的数据过多,无法保证算法的实时性,尤其是在大尺度或者特征点不明显的环境中,很容易出现匹配速度跟不上机器人运行速度的问题,导致地图出现断裂。本文研究了激光和视觉SLAM的现有成果,分别对激光与视觉两种方法进行了广泛的调研,并完成了一系列对比实验,最终设计了一种结合两种方法优点的新型方法,即采用单目视觉信息来辅助激光进行SLAM,有效解决了单个激光传感器的移动机器人室内定位与制图问题。本文采用了流行的ORB特征来建立词袋,以便提升系统的运行效率。首先通过视觉ORB特征建立环境词袋实现关键帧检测、初步闭环检测及全局重定位等方法来给出一个视觉闭环信号;然后用这个信号触发激光SLAM进行闭环检测、错误匹配滤除以及机器人位姿图优化。本文分别在矩形走廊(26 m×47 m)以及大型图书馆(30 m×100 m)内进行了对比实验,改进后算法的实验结果相对于原激光SLAM方法制出来的图都有很大程度的改进,而且在实时性上,也并没有因为加入了视觉信息而受到太大影响,从而保证了SLAM方法所需要的实时性。本论文所获得的成果可以广泛的应用于服务机器人,工业自主导引车,无人飞行器等等领域,对于我国机器人的应用推广有较大的意义。
【关键词】：激光同步定位与制图 单目视觉同步定位与制图 多传感器融合 移动机器人SLAM
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP242;TP391.41
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 第1章 绪论8-15
• 1.1 课题研究背景及意义8-9
• 1.2 基于传感器的室内SLAM方法分类9-11
• 1.3 国内外研究现状11-13
• 1.3.1 国内研究现状11-12
• 1.3.2 国外研究现状12-13
• 1.4 本文主要研究内容13-14
• 1.5 本文组织结构14-15
• 第2章 SLAM算法理论基础15-22
• 2.1 SLAM算法简介15
• 2.2 图优化SLAM算法介绍15-17
• 2.2.1 图优化算法简介15-16
• 2.2.2 基于图优化的SLAM框架16-17
• 2.3 视觉词袋的建立17-21
• 2.3.1 ORB特征的提取17-19
• 2.3.2 关键帧的选取19-20
• 2.3.3 词袋的建立20-21
• 2.4 本章小结21-22
• 第3章 基于激光与单目视觉融合的SLAM算法22-37
• 3.1 改进的图优化SLAM框架22-23
• 3.2 视觉闭环信号的检测方法23-28
• 3.2.1 总体框架图23-24
• 3.2.2 RANSAC错误匹配消除算法24-25
• 3.2.3 全局重定位25-26
• 3.2.4 基于ORB特征的闭环检测26-28
• 3.3 基于激光的图优化算法28-35
• 3.3.1 建模方法28-29
• 3.3.2 激光帧间匹配算法29-32
• 3.3.3 闭环检测算法32-33
• 3.3.4 位姿图的优化33-35
• 3.4 本章小结35-37
• 第4章 实验平台搭建及实验37-44
• 4.1 实验平台的搭建37-38
• 4.1.1 ROS操作系统37
• 4.1.2 硬件平台的搭建37-38
• 4.2 实验结果及分析38-43
• 4.2.1 实验设计思路38-39
• 4.2.2 不同环境中实验的结果及分析39-43
• 4.3 本章小结43-44
• 结论44-46
• 参考文献46-50
• 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果50-52
• 致谢52

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本文编号：308800