基于视觉的多机器人室内协同SLAM算法的研究与实现

发布时间：2021-02-28 04:38

　　随着智能移动机器人技术的快速发展和需求,同时定位与建图（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）技术越来越被重视和关注,目前单机器人SLAM,尤其是基于视觉相机的单机器人SLAM已经在学界和应用上取得诸多重大进展,但当前研究人员主要的研究方向还是更多的聚集在单机上,对于多机协同SLAM的研究还相对较少,本文根据未来工厂多机协同辅助作业的需求,对基于视觉的多机协同SLAM算法进行了初步的研究和实现实验。本文首先对多机协同SLAM中的单机算法基础进行了研究,介绍SLAM问题的数学描述和本文传感器的选择,并对SLAM算法的前后端理论进行了调研和综述,综合比较课题需求后选取了ORB-SLAM算法作为实现基础,并对该算法的实现框架进行了分析介绍。关于基于此算法的多机器人协同SLAM问题主要研究热点包括三个方面,一是机器人系统的任务分配和多机通信,二是多机（或是相机）位姿的数据关联,三是依赖数据关联的地图拼接（也有研究人员将地图拼接和数据关联并称为地图拼接）。本文对多机算法的研究主要集中于地图拼接部分,着重分析了出现地图拼接的两种情况,第一种是基于相机... 

【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校

【文章页数】：66 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 课题研究的来源、背景及意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 主要研究内容及章节安排
第2章 基于视觉的SLAM算法理论
    2.1 引言
    2.2 SLAM问题的基本原理
    2.3 基于外部传感器的SLAM算法分类
        2.3.1 传感器分类
        2.3.2 小孔成像原理
    2.4 基于视觉的SLAM算法原理
        2.4.1 前端视觉里程计
        2.4.2 后端数据处理
        2.4.3 环形闭合检测
    2.5 ORB-SLAM算法原理分析
        2.5.1 ORB-SLAM算法框架
        2.5.2 跟踪实现
        2.5.3 局部建图实现
        2.5.4 环形闭合检测实现
    2.6 本章小结
第3章 多机器人通信与地图拼接
    3.1 引言
    3.2 多机器人系统
    3.3 基于ROS的节点通信设计
        3.3.1 ROS操作系统
        3.3.2 基于ROS的多机节点通信设计
    3.4 基于相机相对观测的地图拼接算法
        3.4.1 相机坐标模型
        3.4.2 相机相对观测
        3.4.3 地图拼接
    3.5 基于场景辨识的地图拼接算法
        3.5.1 场景辨识
        3.5.2 相对位姿计算
        3.5.3 地图融合
    3.6 本章小结
第4章 实验与结果分析
    4.1 引言
    4.2 硬件平台搭建
    4.3 实验及分析
        4.3.1 相机标定
        4.3.2 特征提取与匹配
        4.3.3 ORB-SLAM数据集测试
        4.3.4 ORB-SLAM实验测试
        4.3.5 地图拼接实验
    4.4 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表的学术论文
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]大规模环境下基于图优化SLAM的后端优化方法[J]. 王忠立,赵杰,蔡鹤皋.  哈尔滨工业大学学报. 2015(07)
[2]基于局部子地图方法的多机器人主动同时定位与地图创建[J]. 苑晶,黄亚楼,陶通,习白羽.  机器人. 2009(02)
[3]基于信息融合的同时定位与地图创建研究[J]. 罗荣华,洪炳镕.  哈尔滨工业大学学报. 2004(05)

博士论文
[1]基于视觉的多机器人协作SLAM研究[D]. 苑全德.哈尔滨工业大学 2016

硕士论文
[1]基于路径图优化的多机器人同步定位与制图研究[D]. 钟进.哈尔滨工业大学 2014
[2]基于异构传感器的多机器人SLAM地图融合研究[D]. 张宝先.哈尔滨工业大学 2013
[3]基于单目视觉的家庭机器人全局定位研究[D]. 鞠玉江.哈尔滨工业大学 2006



本文编号：3055329