基于粒子群优化算法的SLAM闭环检测方法研究

发布时间：2021-03-04 05:19

　　相比于传统的激光、红外传感器,视觉传感器不仅价格低廉,而且采集的数据信息更丰富。基于图优化的视觉SLAM技术成为机器视觉领域中的研究热点之一。在视觉SLAM技术中,通过相邻帧间图像的数据关联信息计算机器人位姿,会使得前一时刻的累积误差不可避免的传递到后一时刻,导致机器人位姿发生漂移,最终无法构建全局一致的轨迹和地图。引入闭环检测模块会对机器人的位姿增加一个额外的约束,能够极大程度的消除机器人位姿的累积误差,得到全局一致的轨迹和地图。本文对SLAM技术中闭环检测模块进行深入研究,针对目前主流的基于词袋模型的闭环检测中存在离线训练特征耗时长,单词本加载缓慢,在用离散的单词表征图像时没有考虑到数据关联信息,导致可能出现闭环误判的问题,提出了一种基于粒子群优化算法的SLAM闭环检测方法,并且提出“直方图降维”策略对图像关键信息压缩,得到图像的鲁棒描述子作为粒子群优化算法的寻优模型,进一步提高了算法的收敛速度和可靠性。本文主要工作如下:（1）深入研究了 RGB-D传感器的成像原理和数据采集过程,通过对彩色摄像头与深度摄像头的标定,获取到Kinect相机内外参数模型,为后续图像特征匹配、位姿估计等... 

【文章来源】：西安电子科技大学陕西省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：82 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图１．１?ＳＬＡＭ技术在Ｇｏｏｇｌｅ无人车和Ｔａｎｇｏ中应用??

划等方面取得了比较突出的成果；中国科学研究院沈阳自动化研究所的ＣＡＳＩＡ－１通??过激光测距仪和单目摄像头协调完成自主路径规划和智能避障等功能。其中Ｃｙｂｅｒ??Ｔｉｇｇｏ无人驾驶汽车和ＴＩＭＲ智能车如图１．２所示。另外国内我们所熟知的大疆无人??机采用的就是双目摄像＋超声波探测的避障技术，在无人机领域ＳＬＡＭ是最为核心的??技术。??（ａ）?Ｃｙｂｅｒ?Ｔｉｇｇｏ无人车?（ｂ）清华ＴＨＭＲ无人车??图１．２?ＳＬＡＭ技术在国内无人车的应用??综上所述，闭环检测是ＳＬＡＭ领域最关键的技术之一，在ＳＬＡＭ中应用闭环检??测己得到国内外学者的认可与实验论证，但是ＳＬＡＭ在运行过程中不可避免的会受??到来自外界的干扰，现有系统的鲁棒性往往不能令人满意。根据闭环检测技术的特点，??本文研究了图像的特征点的提取与检测、图像鲁棒描述子方法，随后提出一种基于粒??子群优化算法的闭环检测，以提高闭环检测的准确性和高效性。??４??

运行过程中若采用相机作为传感器，称之为“视觉ＳＬＡＭ”。事实上，ＳＬＡＭ技术就??是根据一帧一帧图像之间的关联信息去估计相机的运动过程以及周围的环境情况。??一个完整的ＳＬＡＭ系统可以分为以下五个模块，如下图２．１所示。??传感器数据?前端?后端?输出结果??．图像?一？？视觉里程计?一？？滤波器?一＾?？轨迹??？点云?Ｉ?Ｖ０?．图优化?？地图??Ｉ?ｋ?????闭环检测????Ｌｏｏｐ?Ｃｌｏｓｕｒｅ??图２．１?整体视觉ＳＬＡＭ流程图??ＳＬＡＭ系统各个模块的具体任务：??（１）

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3062633