基于RGBD的机器人同时定位与制图研究
发布时间：2021-09-05 00:55
随着机器人技术的发展,智能机器人在各个领域得到广泛的应用。而同时定位与制图是智能机器人的关键技术,如何构建实时高效的同时定位与制图算法成为当前的研究重点。同时定位与制图可以基于激光雷达、里程计、视觉等传感器实现,在众多的方法中,基于视觉传感器的同时定位与制图因其低廉的硬件成本以及丰富的信息量而逐渐成为主流,基于视觉的同时定位与制图技术迅速发展。针对目前基于视觉的同时定位与制图在室内环境下存在感知歧义和召回率低等问题,本文基于RGBD相机实现了一个移动机器人同时定位与制图系统。本文的主要工作包括以下几个方面:1.本文回顾了移动机器人同时定位与制图的基本理论,分析了移动机器人同时定位与制图的难点。同时本文深入研究了移动机器人回环检测的理论和方法,重点分析了词袋模型在回环检测中的不足。2.本文设计并实现了一个基于RGBD的视觉里程计。RGBD相机具有信息丰富易于使用的优点,可以直接获取物体的深度,故本文采用RGBD传感器来做定位与制图。使用RGBD相机将彩色图像还原为三维,利用迭代法计算相对位姿。3.本文针对词袋模型在回环检测中的不足,提出了基于线段与端点的回环检测方法,详细阐述了方法的具体...
【文章来源】：重庆邮电大学重庆市
【文章页数】：78 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
小米扫地机器人使用SLAM技术导航
2图 1. 2 谷歌 Project Tango 使用 SLAM 技术构建 AR研究现状LAM 研究现状 年，Nilsen 等人[3]就提出把人工智能应用到移动机器纷纷投入到自主移动机器人的研究当中，但是由于早及理论研究的缺乏，该领域并没有突破性的进展。随开始尝试将贝叶斯估计理论运用到定位与制图中去，
图 2. 1 Kinect 硬件结构与原理合了多种技术，结构比较复杂，由三块独立的主板构成[28]。相机、一个 IR 相机、激光投射器和一颗处理芯片组成，K。其中处理芯片是一个能够提供同步深度图像、彩色图像和统，通过 USB 2.0 接口将传感器采集到的信息发送到 PC 端力，可以实时地解算像素深度，还能编码图像并发射红外要占用主机的 CPU 资源。这种设计保证了 Kinect 也能在计常运行。出的激光散斑在不同的距离和场景下具备高度的随机性，也斑投影也是不一样的。当 IR 传感器的 CMOS 接收到反射的芯片，芯片根据预设的散斑码本得到散斑图案对应的深度图了。
【参考文献】：
期刊论文
[1]稀疏和稠密的VSLAM的研究进展[J]. 林辉灿,吕强,张洋,马建业. 机器人. 2016(05)
[2]大规模环境下基于图优化SLAM的图构建方法[J]. 王忠立,赵杰,蔡鹤皋. 哈尔滨工业大学学报. 2015(01)
[3]基于描述子与几何约束的直线段匹配[J]. 武盟盟,焦伟利,龙腾飞. 计算机工程与设计. 2014(06)
[4]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)
[5]一种移动机器人SLAM中的多假设数据关联方法[J]. 陈白帆,蔡自兴,邹智荣. 中南大学学报(自然科学版). 2012(02)
[6]基于改进SIFT算法的双目视觉SLAM研究[J]. 朱代先,王晓华. 计算机工程与应用. 2011(14)
[7]基于单目视觉的SLAM算法研究[J]. 温丰,柴晓杰,朱智平,董小明,邹伟,原魁. 系统科学与数学. 2010(06)
[8]移动机器人即时定位与地图创建问题研究[J]. 迟健男,徐心和. 机器人. 2004(01)
博士论文
[1]图像特征提取方法及其应用研究[D]. 刘淑琴.西北大学 2016
硕士论文
[1]基于RGB-D的室内场景SLAM方法研究[D]. 刘三毛.湖南工业大学 2017
[2]基于RGB-D的同步定位与构图算法研究[D]. 胡玉婷.哈尔滨工业大学 2017
[3]欠点特征环境的视觉同步定位与制图研究[D]. 戴立根.哈尔滨工业大学 2016
[4]基于Kinect的同步定位与地图构建研究[D]. 刘迪.北京化工大学 2016
[5]基于图优化的单目视觉SLAM技术研究[D]. 王丽佳.华中科技大学 2016
[6]基于Kinect和视觉词典的三维SLAM算法研究[D]. 龙超.浙江大学 2016
[7]自然环境中基于图优化的单目视觉SLAM的研究[D]. 郑顺凯.北京交通大学 2016
[8]动态未知环境下移动机器人同时定位与地图创建[D]. 刘芳.哈尔滨工业大学 2015
[9]视觉词袋模型的改进及其在图像分类中的应用研究[D]. 生海迪.山东师范大学 2015
[10]基于图像特征的RGB-D视觉SLAM算法[D]. 宋艳.中国海洋大学 2015
本文编号：3384348
【文章来源】：重庆邮电大学重庆市
【文章页数】：78 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
小米扫地机器人使用SLAM技术导航
2图 1. 2 谷歌 Project Tango 使用 SLAM 技术构建 AR研究现状LAM 研究现状 年，Nilsen 等人[3]就提出把人工智能应用到移动机器纷纷投入到自主移动机器人的研究当中，但是由于早及理论研究的缺乏，该领域并没有突破性的进展。随开始尝试将贝叶斯估计理论运用到定位与制图中去，
图 2. 1 Kinect 硬件结构与原理合了多种技术，结构比较复杂，由三块独立的主板构成[28]。相机、一个 IR 相机、激光投射器和一颗处理芯片组成，K。其中处理芯片是一个能够提供同步深度图像、彩色图像和统，通过 USB 2.0 接口将传感器采集到的信息发送到 PC 端力，可以实时地解算像素深度，还能编码图像并发射红外要占用主机的 CPU 资源。这种设计保证了 Kinect 也能在计常运行。出的激光散斑在不同的距离和场景下具备高度的随机性，也斑投影也是不一样的。当 IR 传感器的 CMOS 接收到反射的芯片，芯片根据预设的散斑码本得到散斑图案对应的深度图了。
【参考文献】：
期刊论文
[1]稀疏和稠密的VSLAM的研究进展[J]. 林辉灿,吕强,张洋,马建业. 机器人. 2016(05)
[2]大规模环境下基于图优化SLAM的图构建方法[J]. 王忠立,赵杰,蔡鹤皋. 哈尔滨工业大学学报. 2015(01)
[3]基于描述子与几何约束的直线段匹配[J]. 武盟盟,焦伟利,龙腾飞. 计算机工程与设计. 2014(06)
[4]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)
[5]一种移动机器人SLAM中的多假设数据关联方法[J]. 陈白帆,蔡自兴,邹智荣. 中南大学学报(自然科学版). 2012(02)
[6]基于改进SIFT算法的双目视觉SLAM研究[J]. 朱代先,王晓华. 计算机工程与应用. 2011(14)
[7]基于单目视觉的SLAM算法研究[J]. 温丰,柴晓杰,朱智平,董小明,邹伟,原魁. 系统科学与数学. 2010(06)
[8]移动机器人即时定位与地图创建问题研究[J]. 迟健男,徐心和. 机器人. 2004(01)
博士论文
[1]图像特征提取方法及其应用研究[D]. 刘淑琴.西北大学 2016
硕士论文
[1]基于RGB-D的室内场景SLAM方法研究[D]. 刘三毛.湖南工业大学 2017
[2]基于RGB-D的同步定位与构图算法研究[D]. 胡玉婷.哈尔滨工业大学 2017
[3]欠点特征环境的视觉同步定位与制图研究[D]. 戴立根.哈尔滨工业大学 2016
[4]基于Kinect的同步定位与地图构建研究[D]. 刘迪.北京化工大学 2016
[5]基于图优化的单目视觉SLAM技术研究[D]. 王丽佳.华中科技大学 2016
[6]基于Kinect和视觉词典的三维SLAM算法研究[D]. 龙超.浙江大学 2016
[7]自然环境中基于图优化的单目视觉SLAM的研究[D]. 郑顺凯.北京交通大学 2016
[8]动态未知环境下移动机器人同时定位与地图创建[D]. 刘芳.哈尔滨工业大学 2015
[9]视觉词袋模型的改进及其在图像分类中的应用研究[D]. 生海迪.山东师范大学 2015
[10]基于图像特征的RGB-D视觉SLAM算法[D]. 宋艳.中国海洋大学 2015
本文编号：3384348
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