关于单目视觉实时定位与建图中的优化算法研究
发布时间：2021-05-21 17:30
移动机器人技术越来越成为万众瞩目的焦点。在未来,SLAM技术,不仅和无人驾驶结合方便人们出行,而且与工业运输相结合使得无人卡车无人飞机提高流通效率,也应用于VR和AR眼镜,改变人们生活娱乐的交互理念。这些生活中熟悉的场景,将为会因这项技术的进步而取得翻天覆地的变化。视觉SLAM目前遇到的挑战有两方面:第一是移动机器人持续运动视角的动态场景下,如何保持算法系统的稳定性,第二是,如何有效的利用从传感器获取的丰富的数据信息,并在现有的硬件设备下高效的优化计算结果。基于以上问题,本文将因子图模型应用于单目视觉的优化算法研究,提出了一种信息融合的单目视觉SLAM方法。本论文针对目前视觉同步定位与建图（SLAM）的视觉里程计（Visual Odometry）方法在室外动态场景下,视觉前端中特征点信息利用率低,且不足以满足稳定的图像匹配跟踪的问题,提出一种结合特征关键子和直接法灰度匹配方法前端视觉里程计信息融合方法,使其不仅在快速运动情况下不再有严重的特征丢失而且降低对灰度不变假设的依赖,在纹理不足的场景也有较好的稳定性。实验证明,通过前端视觉里程计对特征点进一步简化,进而对像素块的像素梯度计算,提...
【文章来源】：中国科学院大学(中国科学院深圳先进技术研究院)广东省
【文章页数】：70 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 选题背景
1.2 研究目的及其意义
1.3 国内外研究现状分析
1.3.1 国外研究现状
1.3.2 国内研究现状
1.4 论文主要研究内容与创新点
1.4.1 论文主要研究内容
1.4.2 论文创新点
1.5 论文章节安排
第2章 视觉SLAM理论基础
2.1 视觉SLAM系统的典型框架与各个模块
2.1.1 获取数据的传感器类型
2.1.2 视觉里程计前端
2.1.3 视觉SLAM后端
2.1.4 回环检测
2.1.5 实时建图
2.2 单目相机的针孔模型和多视图几何下的坐标系转换
2.2.1 单目相机的针孔模型建模
2.2.2 多视图几何中的坐标系转换
2.3 单目相机的对极几何、三角化和去畸化标定
2.3.1 单目相机的对极几何原理
2.3.2 单目相机的三角化原理
2.3.3 单目相机的标定去畸变
2.4 本章小结
第3章 一种信息融合的视觉里程计方法和非线性优化方案设计
3.1 特征点和直接法的视觉里程计数据关联方式
3.1.1 多视图几何中的特征检测和特征描述
3.1.2 基于直接法的视觉里程计
3.2 一种单目视觉里程计信息融合系统设计
3.2.1 特征点的选取与对比实验
3.2.2 数据处理特征检测和跟踪模块
3.2.3 本质矩阵估计和求解
3.2.4 深度估计与优化位姿结构
3.3 图优化模型在SLAM中的应用综述
3.3.1 动态贝叶斯图模型
3.3.2 马尔可夫图模型
3.3.3 因子图模型
3.4 基于因子图的单目视觉SLAM系统
3.4.1 概率图模型的理论推导
3.4.2 创建因子图模型并进行优化计算
3.5 本章小结
第4章 实验验证与结果分析
4.1 基于特征点和像素梯度的视觉里程计设计
4.2 基于因子图后端优化的单目视觉SLAM设计
第5章 总结与展望
5.1 研究总结
5.2 研究展望
参考文献
致谢
作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果
【参考文献】：
期刊论文
[1]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)
[2]基于图优化的同时定位与地图创建综述[J]. 梁明杰,闵华清,罗荣华. 机器人. 2013(04)
博士论文
[1]基于单目视觉的实时高精度定位方法研究[D]. 刘毅.华中科技大学 2018
[2]面向复杂环境的鲁棒高效的三维注册与结构恢复[D]. 刘浩敏.浙江大学 2017
[3]多视图图像三维重建若干关键技术研究[D]. 周骏.电子科技大学 2013
硕士论文
[1]基于语义信息与多视图几何的动态SLAM方法研究[D]. 仲星光.哈尔滨工业大学 2019
[2]基于传感器数据融合的单目视觉SLAM方法研究[D]. 王京.清华大学 2017
本文编号：3200099
【文章来源】：中国科学院大学(中国科学院深圳先进技术研究院)广东省
【文章页数】：70 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 选题背景
1.2 研究目的及其意义
1.3 国内外研究现状分析
1.3.1 国外研究现状
1.3.2 国内研究现状
1.4 论文主要研究内容与创新点
1.4.1 论文主要研究内容
1.4.2 论文创新点
1.5 论文章节安排
第2章 视觉SLAM理论基础
2.1 视觉SLAM系统的典型框架与各个模块
2.1.1 获取数据的传感器类型
2.1.2 视觉里程计前端
2.1.3 视觉SLAM后端
2.1.4 回环检测
2.1.5 实时建图
2.2 单目相机的针孔模型和多视图几何下的坐标系转换
2.2.1 单目相机的针孔模型建模
2.2.2 多视图几何中的坐标系转换
2.3 单目相机的对极几何、三角化和去畸化标定
2.3.1 单目相机的对极几何原理
2.3.2 单目相机的三角化原理
2.3.3 单目相机的标定去畸变
2.4 本章小结
第3章 一种信息融合的视觉里程计方法和非线性优化方案设计
3.1 特征点和直接法的视觉里程计数据关联方式
3.1.1 多视图几何中的特征检测和特征描述
3.1.2 基于直接法的视觉里程计
3.2 一种单目视觉里程计信息融合系统设计
3.2.1 特征点的选取与对比实验
3.2.2 数据处理特征检测和跟踪模块
3.2.3 本质矩阵估计和求解
3.2.4 深度估计与优化位姿结构
3.3 图优化模型在SLAM中的应用综述
3.3.1 动态贝叶斯图模型
3.3.2 马尔可夫图模型
3.3.3 因子图模型
3.4 基于因子图的单目视觉SLAM系统
3.4.1 概率图模型的理论推导
3.4.2 创建因子图模型并进行优化计算
3.5 本章小结
第4章 实验验证与结果分析
4.1 基于特征点和像素梯度的视觉里程计设计
4.2 基于因子图后端优化的单目视觉SLAM设计
第5章 总结与展望
5.1 研究总结
5.2 研究展望
参考文献
致谢
作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果
【参考文献】：
期刊论文
[1]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)
[2]基于图优化的同时定位与地图创建综述[J]. 梁明杰,闵华清,罗荣华. 机器人. 2013(04)
博士论文
[1]基于单目视觉的实时高精度定位方法研究[D]. 刘毅.华中科技大学 2018
[2]面向复杂环境的鲁棒高效的三维注册与结构恢复[D]. 刘浩敏.浙江大学 2017
[3]多视图图像三维重建若干关键技术研究[D]. 周骏.电子科技大学 2013
硕士论文
[1]基于语义信息与多视图几何的动态SLAM方法研究[D]. 仲星光.哈尔滨工业大学 2019
[2]基于传感器数据融合的单目视觉SLAM方法研究[D]. 王京.清华大学 2017
本文编号：3200099
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