基于多相机系统的机器人定位

发布时间：2021-08-01 10:23

　　移动机器人的定位是机器人研究中的基础问题,目前火热的自动驾驶车辆研究方向中定位技术也扮演着重要的角色。在自动驾驶车辆上,为了充分感知周围环境的信息,通常会配备多目鱼眼相机系统,这种相机配置在自动泊车车辆中尤为常见。因此基于多相机系统的视觉定位方法的研究有助于自动驾驶车辆的普及。而基于单传感器的定位算法无法克服复杂的场景变化,无法满足车辆对于鲁棒性的需求。为了提升算法在实际场景中的适用性,通常会融合多种传感器的信息进行定位。如何运用多相机传感器的图像信息以及将其与其他传感器的信息进行融合成为了一个主流的研究问题。本文面向配备多目鱼眼相机的移动机器人,并融合陀螺仪和轮式里程计的多传感器配置,针对移动机器人典型的平面运动形式,提出了相应的视觉定位算法,使其适用于不同的场景,不同的条件。基于汽车等典型移动机器人运动模型为受限平面运动的约束,提出了采用多相机系统、轮式里程计和陀螺仪等低成本传感器的标定方法和融合方法。本文的主要研究内容包括:1.针对有地图场景,提出了基于多目鱼眼相机系统的建图与定位系统。利用多传感器配置采集室内室外场景下的多传感器数据后,根据由粗到细的流程安排,分别执行单目VO、... 

【文章来源】：浙江大学浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：89 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图１．１移动机器人的应用??

?广—編＾?；??ｊ?．?■；＿＿；??Ｎｅｗ?Ｐｏｉｎｔｓ?ｑ??Ｃｒｅａｔｉｏｎ??Ｌｏｏｐ?Ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ?Ｌｏｏｐ?Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ??：?Ｌｏｃａｌ?ＢＡ???——??Ｔ１?：??：??｜?————一＾「：｜．■…．．．．．．；■；■：?｜?ｊ?＝：??Ｕｐｄａｔｅ?Ｆｕｌｌ?！?Ｌｏｏｐ?Ｃｏｍｐｕｔｅ?Ｑｕｅｒｙ?Ｊ?■??ＢＡ?Ｅｇｒ＾＇?Ｆｕｓｉｏｎ?［｜?ＳＥ３?Ｄａｔａｂｌｅ?｜??ＦＵＬＬ?ＢＡ?ＬＯＯＰ?ＣＬＯＳＩＮＧ??图１．３?ＯＲＢ－ＳＬＡＭ算法流程??１．２．１．２直接法视觉ＳＬＡＭ??尽管目前特征点法的视觉ＳＬＡＭ方法占据了主流，但是仍不忽略的是特征法具有几??个明显的缺点：??１．关键点的提取和描述子的计算非常耗时，即使是ＯＲＢ描述子对一张图像进行??处理也需要数十毫秒的计算时长，这几乎占用了整个ＳＬＡＭ系统对于一张图像处理??时长的一半。??２．在使用特征点进行跟踪匹配时，一张图像几十万甚至上百万个像素点中只用到了几??百个，这样的方法丟弃了图像中的大部分信息。??３．特征法极度依赖特征点的性能，经常使用的人为手工设计的特征点可能会有不够鲁??棒的问题，而且在某些纹理信息缺失的场景，特征点法会直接失效，无法估计相机??的运动。??５??

１绪论?浙江大学硕士学位论文??秦：??／／／?ＡＪＢ１＾?鱼?Ｋ？像＋曲?／一?ｙ?ｆｔａ？＊？＊??（ａ）鱼眼相机透镜?（ｂ）鱼眼相机成像??图１．５鱼眼相机的模型??基于这些对于多相机系统的研究，研究者们提出了很多使用多相机系统来进行视觉??定位的方法。Ｓ．Ｕｒｂａｎ等人提出的Ｍｕｌｔｉｃｏｌ－ＳＬＡＭ［３４’３５］，在ＯＲＢ－ＳＬＡＭ［９’１Ｇ］的基础上扩展??为了可用于多相机系统的ＳＬＡＭ系统。而Ｐ．?Ｌｉｕ等人［３６］则在ＤＳＯ［２１】上进行扩展，可以??支持任意数量的鱼眼相机，形成了一个支持多相机系统的直接法ＳＬＡＭ系统，而且在实??验中表明，这样的算法在具有挑战性的特征纹理缺失环境下，尤其是黑夜环境中，具有一??般的双目相机系统不具备的优越性能。然而，这两种方法都需要耗费巨大的计算资源，无??法部署在一些计算资源较匮乏的平台上。另外也有一些将多相机系统与激光雷达等传感??器融合的算法，可以达到较好的效果［３７］。多相机系统和普通的相机还有一个很大的区别，??就是多相机系统中每个相机的光线不会在一个点交汇，这会导致许多传统的位姿估计方法??无法使用。为了解决这个问题，研究者们也提出了许多工作。Ｒ．Ｐｌｅｓｓ等人提出了适用??于多相机系统相对位姿计算的１７点法，推广了对极几何，将多个相机视为一个广义相机，??这样可以将多个光心不交汇的相机当成一个相机来使用。但是１７点法［３８］在某些相机配??置的情况下是不可用的，而且这些配置情况又是比较普遍的情况。为此，Ｈ．?Ｌｉ等人［３９］对??其进行了扩展，提出了适用于任何多相机配置情况的位姿计算方法。Ｍ．?Ｈｅｎｒｉｋ?Ｓｔｅｗ６ｎｉｕｓ??等人［４（）］则

【参考文献】：
硕士论文
[1]基于特征和直接法结合的鲁棒视觉SLAM方法[D]. 郑仁杰.浙江大学 2019
[2]多传感器融合的室内移动机器人定位[D]. 李东轩.浙江大学 2018



本文编号：3315354