微小型移动机器人的视觉SLAM研究

发布时间：2021-08-09 11:09

　　同时定位与地图构建（SLAM）一直以来都是机器人自动化领域具有研究价值的问题,它能够根据机器人运动过程中的位姿估计与传感器获取的环境信息实现自主定位和环境地图的建立。为此,本文重点对移动机器人在未知环境下的SLAM技术进行深入研究。首先,介绍了SLAM技术的研究背景和意义,并对国内外研究现状进行了描述,阐述了视觉SLAM技术的相关知识,包括SLAM问题的描述、视觉传感器、卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波。着重介绍了运动模型、视觉模型、路标观测模型及视觉传感器噪声模型的设计过程,同时对卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波的滤波原理进行描述。其次,提出了一种改进的特征点检测算法。该算法在FAST算法的基础上增加预检测步骤,并对SIFT算法的特征描述子进行简化。通过仿真对比实验,证明改进算法能够有效提高视觉路标信息的检测。再次,针对数据关联问题,提出了一种基于单双向匹配的数据关联算法。该算法根据欧氏距离进行单向匹配,删除不满足条件的特征点,再通过马氏距离进行双向匹配。利用该算法进行了图像特征点匹配仿真实验,并通过对比证明该算法的优越性。最后,设计系统工作界面,通过设置环境路标与移动机器人的运动轨迹,对基于改... 

【文章来源】：燕山大学河北省

【文章页数】：66 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

SLAM问题的过程示意图

连续产生新的尺度空间，由此获得不同尺度下清图像，基于该原理寻找各尺度下图像特征点，具体形式2 2222( , , ) ( , , ) ( , )1( , , )2x yL x y G x y I x yG x y e )——构建的尺度空间； )——二维空间下的图像； )——各尺度下的高斯函数； ——尺度系数；*——卷积运算符。示图像的清晰或者模糊程度，通过改变尺度系数 得到的分辨率越低，表现出来的图像也越模糊，反之图像越中建立高斯空间(左侧图)，对相邻的两层高斯平滑后的图差分空间(右测图)，即可得到 DOG 金字塔[57]。

图 4-5 尺度空间极值点检测图展开方式将对比度较低的极值点进行删除221( )2TTD DD x D x x xx x D ( x )的极值点； 的偏移量。一个极值点进行检测，对其进行求导运，具体形式如式(4-4)所示，若极值点的点具有不稳定因素，将其进行剔除。2 12D D ( x)xx x essian)矩阵计算的主曲率作为 SIFT 关键

【参考文献】：
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硕士论文
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本文编号：3331957