基于移动端视觉传感器的SLAM方法研究与应用
发布时间：2022-02-12 09:10
随着图像处理技术的进步,有关于同时定位与地图构建（SLAM）的研究已逐渐成为计算机视觉领域的热门课题。如今移动端设备的性能不断提升,使基于移动端视觉传感器的SLAM研究成为可能。移动端设备灵活小巧,功能强大,且易于开发。使用移动端设备进行SLAM的应用开发有很高的实用意义。本文主要进行了移动端常用的单目相机SLAM方法的研究以及基于iOS的SLAM方法测试平台开发。在算法的研究方面,在经典视觉SLAM方法的基础上,着重研究了基于特征点法的视觉SLAM方法。在特征提取时,使用ORB算法,该算法使用改进的FAST算法提取关键点,改进的BRIFT算法获取二进制描述子,加快了特征的提取速度,降低了存储特征的内存要求。在特征匹配时,改进了快速近似最近邻（FLANN）的特征匹配算法,该算法使用了改进的K-means算法进行特征的聚类,并构建多颗分层聚类树进行特征的搜索,提高了特征匹配的正确率和效率。通过对比实验,验证了改进的FLANN算法具有很好的不变性和鲁棒性。在进行误匹配筛查时,改进了随机采样一致性（RANSAC）的误匹配筛查算法,该算法改进了经典RANSAC算法存在的效率低,易退化,精度差的...
【文章来源】：北京工业大学北京市211工程院校
【文章页数】：75 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
不同相机传感器的特点Figure1-1CharacteristicsofDifferentCameraSensors
图 2-1 经典视觉 SLAM 流程Figure 2-1 Process of classic visual SLAM经典视觉 SLAM 方法的流程主要分为以下几步:(1) 通过读取传感器的数据，获取相机图像信息，进行数据的预处理。(2) 视觉前端的任务是估算相邻图像间相机的运动，以及估计局部的地(3) 回环检测通过判断图像间的相似性，判断相机是否到达过先前的位(4) 后端优化包括对前端相机位姿，以及回环检测的优化，并得到全局(5) 建图时，根据不同的需求建立不同类型的地图。经典的视觉 SLAM 框架所包含的算法已经基本定型，依靠这些算法，经典视觉 SLAM 系统，使之在正常的工作环境里实时进行定位与建图如果在动态的，光照变化明显的，或有特殊要求的场景下工作，经典的M 系统的效果则会大打折扣。单目相机模型
图 2-2 单目相机模型Figure 2-2 Model of monocular camera(1) 从图像像素坐标系转换为图像物理平面坐标系，可能存在两种情况是两个都是直角坐标系，如图 2-3 a)所示。a) 两个直角坐标系 b) 直角与非直角坐标系图 2-3 图像像素坐标系转换为图像物理平面坐标系igure 2-3 Image pixel coordinate system converted to image physical plane coordinate sys在图像像素坐标系 O0-uv 中，使用坐标(u, v)表示当前点的灰度值。在图平面坐标系 O-xy 中，规定点 O 在图像像素坐标系中的坐标为(u0, v0)，像 x 轴的实际距离为 dx，沿 y 轴的实际距离为 dy，则有对应关系：
【参考文献】：
期刊论文
[1]视觉SLAM技术的进展与应用[J]. 邸凯昌,万文辉,赵红颖,刘召芹,王润之,张飞舟. 测绘学报. 2018(06)
[2]基于激光信息的移动机器人SLAM研究[J]. 柳俊城,李迪,翁潇文. 自动化与仪表. 2018(06)
[3]基于SLAM算法和深度神经网络的语义地图构建研究[J]. 白云汉. 计算机应用与软件. 2018(01)
[4]基于SIFT特征匹配的运动目标检测及跟踪方法[J]. 康晓梅,穆柯楠,康贤. 电子设计工程. 2018(01)
[5]SIFT算法GPU并行化研究[J]. 邓伯胜. 现代计算机(专业版). 2017(09)
[6]基于单目视觉的同时定位与地图构建方法综述[J]. 刘浩敏,章国锋,鲍虎军. 计算机辅助设计与图形学学报. 2016(06)
[7]基于满二叉树的二分K-means聚类并行推荐算法[J]. 陈平华,陈传瑜. 计算机工程与科学. 2015(08)
[8]基于EKF的SLAM算法的一致性分析[J]. 李久胜,李永强,周荻. 计算机仿真. 2008(06)
[9]基于粒子滤波的红外目标跟踪[J]. 程建,周越,蔡念,杨杰. 红外与毫米波学报. 2006(02)
硕士论文
[1]基于道路标识牌的单目相机车辆位姿估计[D]. 袁金钊.山东大学 2017
[2]基于单目视觉的SLAM方法研究[D]. 胡衡.新疆大学 2015
[3]K-Means算法的k值自适应优化方法研究[D]. 李芳.安徽大学 2015
[4]基于局部敏感哈希的近似最近邻查询研究[D]. 刘英帆.西安电子科技大学 2014
本文编号：3621446
【文章来源】：北京工业大学北京市211工程院校
【文章页数】：75 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
不同相机传感器的特点Figure1-1CharacteristicsofDifferentCameraSensors
图 2-1 经典视觉 SLAM 流程Figure 2-1 Process of classic visual SLAM经典视觉 SLAM 方法的流程主要分为以下几步:(1) 通过读取传感器的数据，获取相机图像信息，进行数据的预处理。(2) 视觉前端的任务是估算相邻图像间相机的运动，以及估计局部的地(3) 回环检测通过判断图像间的相似性，判断相机是否到达过先前的位(4) 后端优化包括对前端相机位姿，以及回环检测的优化，并得到全局(5) 建图时，根据不同的需求建立不同类型的地图。经典的视觉 SLAM 框架所包含的算法已经基本定型，依靠这些算法，经典视觉 SLAM 系统，使之在正常的工作环境里实时进行定位与建图如果在动态的，光照变化明显的，或有特殊要求的场景下工作，经典的M 系统的效果则会大打折扣。单目相机模型
图 2-2 单目相机模型Figure 2-2 Model of monocular camera(1) 从图像像素坐标系转换为图像物理平面坐标系，可能存在两种情况是两个都是直角坐标系，如图 2-3 a)所示。a) 两个直角坐标系 b) 直角与非直角坐标系图 2-3 图像像素坐标系转换为图像物理平面坐标系igure 2-3 Image pixel coordinate system converted to image physical plane coordinate sys在图像像素坐标系 O0-uv 中，使用坐标(u, v)表示当前点的灰度值。在图平面坐标系 O-xy 中，规定点 O 在图像像素坐标系中的坐标为(u0, v0)，像 x 轴的实际距离为 dx，沿 y 轴的实际距离为 dy，则有对应关系：
【参考文献】：
期刊论文
[1]视觉SLAM技术的进展与应用[J]. 邸凯昌,万文辉,赵红颖,刘召芹,王润之,张飞舟. 测绘学报. 2018(06)
[2]基于激光信息的移动机器人SLAM研究[J]. 柳俊城,李迪,翁潇文. 自动化与仪表. 2018(06)
[3]基于SLAM算法和深度神经网络的语义地图构建研究[J]. 白云汉. 计算机应用与软件. 2018(01)
[4]基于SIFT特征匹配的运动目标检测及跟踪方法[J]. 康晓梅,穆柯楠,康贤. 电子设计工程. 2018(01)
[5]SIFT算法GPU并行化研究[J]. 邓伯胜. 现代计算机(专业版). 2017(09)
[6]基于单目视觉的同时定位与地图构建方法综述[J]. 刘浩敏,章国锋,鲍虎军. 计算机辅助设计与图形学学报. 2016(06)
[7]基于满二叉树的二分K-means聚类并行推荐算法[J]. 陈平华,陈传瑜. 计算机工程与科学. 2015(08)
[8]基于EKF的SLAM算法的一致性分析[J]. 李久胜,李永强,周荻. 计算机仿真. 2008(06)
[9]基于粒子滤波的红外目标跟踪[J]. 程建,周越,蔡念,杨杰. 红外与毫米波学报. 2006(02)
硕士论文
[1]基于道路标识牌的单目相机车辆位姿估计[D]. 袁金钊.山东大学 2017
[2]基于单目视觉的SLAM方法研究[D]. 胡衡.新疆大学 2015
[3]K-Means算法的k值自适应优化方法研究[D]. 李芳.安徽大学 2015
[4]基于局部敏感哈希的近似最近邻查询研究[D]. 刘英帆.西安电子科技大学 2014
本文编号：3621446
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/shengwushengchang/3621446.html
最近更新
教材专著
