基于单目视觉与惯导融合的SLAM技术研究
发布时间：2021-06-15 11:10
同时定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）作为实现移动机器人完全自主移动的核心技术,是目前机器人领域研究的热点。随着近年来计算机技术和计算机视觉领域的快速发展,以相机为主要传感器的视觉SLAM技术的研究已然成为SLAM领域研究的重点方向。视觉SLAM中在载体运动过快、环境特征缺失和图像效果不佳的情况下,相机采集的图像会出现运动模糊或相邻两帧之间匹配特征过少的现象。可能会导致SLAM系统的鲁棒性和精度迅速下降,乃至系统失败的情况发生。因此,在工作过程中融合其他传感器的信息来弥补不足之处显得尤为重要。惯性测量单元（Inertial Measurement Unit,IMU）能够测量出载体运动的角速度和加速度,并实时解算出载体的速度、姿态和位置等信息。在载体短时间快速运动情况下,IMU能够对载体位姿有很好的估计,这正是上面所说视觉SLAM中相机的弱点。但是,IMU测量在慢速运动过程中随时间变化会存在明显的漂移（Drift）（累积误差）,而相机的测量数据基本不会漂移。这样通过相机的数据能够很好地估计和修正IMU的累积误差,使得载体...
【文章来源】：广东工业大学广东省
【文章页数】：96 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
惯导系统坐标转换关系
8图 2-2 坐标系旋转过程Fig. 2-2 Rotation processes in Coordinate system 角偏航角（yaw）,绕物体 z 轴旋转所得。 角称为滚转角（roll），绕旋的 X 轴旋转所得。 角为俯仰角（pitch），绕旋转 Y 轴所得。上面三个旋转以分别用三个旋转矩阵表示为 001sincos0cossin01 nR 0sincos0cossin10021R sin0cos010cos0sinb2R （2.1）
DDDdtLLLdttt00 00（2.14LAM 问题描述与数学表述 SLAM 问题描述LAM 是机器人研究领域的重要方向之一，其主要的功能是根据移动机器人的实际应用情况，构建出机器人所处环境在机器人内部系统的模型表示。机器人搭载着某种传感器正在未知环境里运动。在此过程当中，移动机器要通过本身携带的传感器对周围环境信息进行采集，依据采集的信息对周行建图，而且还需要对自身的位置状态做出正确的判断。
【参考文献】：
期刊论文
[1]视觉惯性SLAM综述[J]. 孙永全,田红丽. 计算机应用研究. 2019(12)
[2]鲁棒的非线性优化的立体视觉-惯导SLAM[J]. 林辉灿,吕强,王国胜,卫恒,梁冰. 机器人. 2018(06)
[3]基于单目视觉与惯导融合的无人机位姿估计[J]. 熊敏君,卢惠民,熊丹,肖军浩,吕鸣. 计算机应用. 2017(S2)
[4]基于非线性优化的单目视觉/惯性组合导航算法[J]. 程传奇,郝向阳,李建胜,刘智伟,胡鹏. 中国惯性技术学报. 2017(05)
[5]智能移动机器人的技术现状及展望[J]. 孙梅梅. 电子技术与软件工程. 2017(10)
[6]基于ORB特征的无人机遥感图像拼接改进算法[J]. 刘婷婷,张惊雷. 计算机工程与应用. 2018(02)
[7]一种单目视觉ORB-SLAM/INS组合导航方法[J]. 周绍磊,吴修振,刘刚,张嵘,徐海刚. 中国惯性技术学报. 2016(05)
[8]一种复杂多介质环境下的视觉/惯性自适应组合导航方法[J]. 张朝飞,罗建军,龚柏春,朱战霞. 中国惯性技术学报. 2016(02)
[9]IMU转动角速度对旋转SINS的精度影响分析[J]. 车莉娜,孙伟,徐爱功. 仪器仪表学报. 2012(05)
[10]基于角速度的捷联惯导系统姿态算法研究[J]. 邓洪洁. 科技风. 2012(01)
博士论文
[1]面向复杂环境的鲁棒高效的三维注册与结构恢复[D]. 刘浩敏.浙江大学 2017
硕士论文
[1]立体视觉惯性信息紧耦合自主机器人定位研究[D]. 郭永祥.北京交通大学 2018
[2]基于ROS的惯性导航和视觉信息融合的移动机器人定位研究[D]. 王德智.哈尔滨工业大学 2017
[3]基于视觉伺服的三轴机械装置控制[D]. 庄孟雨.电子科技大学 2017
[4]全景视图泊车辅助系统中的多视点视频拼接[D]. 陈浩.南京邮电大学 2016
[5]基于SEMG辅助的MIMU个人定位技术研究[D]. 刘钦钦.重庆大学 2016
[6]基于SIFT特征的岩石图像拼接研究[D]. 殷娟娟.西安石油大学 2015
[7]基于自然特征与陀螺仪的移动增强现实研究[D]. 杜杰.东南大学 2015
[8]阈值分割算法的研究及其在拉链缺陷检测中的应用[D]. 叶文浩.广东工业大学 2013
[9]成像目标虚拟圆特征及其应用[D]. 王洁.西安电子科技大学 2013
[10]基于微惯性传感器的姿态算法研究[D]. 丁君.上海交通大学 2013
本文编号：3230947
【文章来源】：广东工业大学广东省
【文章页数】：96 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
惯导系统坐标转换关系
8图 2-2 坐标系旋转过程Fig. 2-2 Rotation processes in Coordinate system 角偏航角（yaw）,绕物体 z 轴旋转所得。 角称为滚转角（roll），绕旋的 X 轴旋转所得。 角为俯仰角（pitch），绕旋转 Y 轴所得。上面三个旋转以分别用三个旋转矩阵表示为 001sincos0cossin01 nR 0sincos0cossin10021R sin0cos010cos0sinb2R （2.1）
DDDdtLLLdttt00 00（2.14LAM 问题描述与数学表述 SLAM 问题描述LAM 是机器人研究领域的重要方向之一，其主要的功能是根据移动机器人的实际应用情况，构建出机器人所处环境在机器人内部系统的模型表示。机器人搭载着某种传感器正在未知环境里运动。在此过程当中，移动机器要通过本身携带的传感器对周围环境信息进行采集，依据采集的信息对周行建图，而且还需要对自身的位置状态做出正确的判断。
【参考文献】：
期刊论文
[1]视觉惯性SLAM综述[J]. 孙永全,田红丽. 计算机应用研究. 2019(12)
[2]鲁棒的非线性优化的立体视觉-惯导SLAM[J]. 林辉灿,吕强,王国胜,卫恒,梁冰. 机器人. 2018(06)
[3]基于单目视觉与惯导融合的无人机位姿估计[J]. 熊敏君,卢惠民,熊丹,肖军浩,吕鸣. 计算机应用. 2017(S2)
[4]基于非线性优化的单目视觉/惯性组合导航算法[J]. 程传奇,郝向阳,李建胜,刘智伟,胡鹏. 中国惯性技术学报. 2017(05)
[5]智能移动机器人的技术现状及展望[J]. 孙梅梅. 电子技术与软件工程. 2017(10)
[6]基于ORB特征的无人机遥感图像拼接改进算法[J]. 刘婷婷,张惊雷. 计算机工程与应用. 2018(02)
[7]一种单目视觉ORB-SLAM/INS组合导航方法[J]. 周绍磊,吴修振,刘刚,张嵘,徐海刚. 中国惯性技术学报. 2016(05)
[8]一种复杂多介质环境下的视觉/惯性自适应组合导航方法[J]. 张朝飞,罗建军,龚柏春,朱战霞. 中国惯性技术学报. 2016(02)
[9]IMU转动角速度对旋转SINS的精度影响分析[J]. 车莉娜,孙伟,徐爱功. 仪器仪表学报. 2012(05)
[10]基于角速度的捷联惯导系统姿态算法研究[J]. 邓洪洁. 科技风. 2012(01)
博士论文
[1]面向复杂环境的鲁棒高效的三维注册与结构恢复[D]. 刘浩敏.浙江大学 2017
硕士论文
[1]立体视觉惯性信息紧耦合自主机器人定位研究[D]. 郭永祥.北京交通大学 2018
[2]基于ROS的惯性导航和视觉信息融合的移动机器人定位研究[D]. 王德智.哈尔滨工业大学 2017
[3]基于视觉伺服的三轴机械装置控制[D]. 庄孟雨.电子科技大学 2017
[4]全景视图泊车辅助系统中的多视点视频拼接[D]. 陈浩.南京邮电大学 2016
[5]基于SEMG辅助的MIMU个人定位技术研究[D]. 刘钦钦.重庆大学 2016
[6]基于SIFT特征的岩石图像拼接研究[D]. 殷娟娟.西安石油大学 2015
[7]基于自然特征与陀螺仪的移动增强现实研究[D]. 杜杰.东南大学 2015
[8]阈值分割算法的研究及其在拉链缺陷检测中的应用[D]. 叶文浩.广东工业大学 2013
[9]成像目标虚拟圆特征及其应用[D]. 王洁.西安电子科技大学 2013
[10]基于微惯性传感器的姿态算法研究[D]. 丁君.上海交通大学 2013
本文编号：3230947
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/shengwushengchang/3230947.html
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