基于RGB-D相机的SLAM技术研究

发布时间：2021-11-04 10:05

　　随着科技的发展,服务机器人慢慢进入了人们的生活,变成人们生活中很重要的一部分,目前各个领域对机器人的要求都包括实现机器人的自主定位和路径规划,要实现这些功能,首先要完成机器人的同时定位与地图构建,即SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）。SLAM系统能够在机器人所处环境未知的情况下,通过传感器获得的环境信息,完成机器人的自主定位与环境地图构建。本文研究了基于RGB-D相机的视觉SLAM系统,主要研究工作如下。（1）介绍了经典的视觉SLAM框架,然后详细介绍了基于KINECT相机的SLAM系统的整体流程,研究了KINECT相机的结构、原理和成像模型,并对它进行标定,得到了相机的内参和外参。（2）利用特征点法实现了SLAM系统的前端。图像特征的选择为ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）特征,在为ORB特征添加了尺度不变性和旋转不变性后,使用汉明距离作为度量进行特征匹配,针对在匹配结果中出现的误匹配,通过设置距离阈值和利用次优匹配来剔除,实验结果表明利用上述方法剔除误匹配之后可以得到正确的特征匹配结果。之后利... 

【文章来源】：大连理工大学辽宁省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：64 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 视觉SLAM国内外研究现状
        1.2.1 国外研究现状
        1.2.2 国内研究现状
    1.3 研究内容与章节安排
2 基于RGB-D相机的SLAM系统概述
    2.1 经典视觉SLAM框架
    2.2 基于RGB-D相机SLAM系统
        2.2.1 SLAM问题建模
        2.2.2 基于KINECT相机的SLAM系统
    2.3 KINECT简介
    2.4 KINECT相机模型
    2.5 KINECT相机标定
    2.6 本章小结
3 基于特征点法的视觉里程计
    3.1 引言
    3.2 图像特征检测
    3.3 图像特征匹配
    3.4 运动估计与优化
        3.4.1 位姿估计方法
        3.4.2 位姿优化
    3.5 本章小结
4 回环检测与后端优化
    4.1 引言
    4.2 关键帧的选择
    4.3 回环检测
        4.3.1 词袋模型
        4.3.2 相似度计算
        4.3.3 回环检测与校正
    4.4 全局优化
    4.5 地图构建
    4.6 本章小结
5 实验结果与分析
    5.1 剔除误匹配实验
    5.2 机器人位姿跟踪与全局轨迹
    5.3 系统性能分析
    5.4 系统地图构建
        5.4.1 基于数据集的实验
        5.4.2 真实环境实验
    5.5 实验结果分析
    5.6 本章小结
结论
参考文献
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于RGB-D数据的实时SLAM算法[J]. 付梦印,吕宪伟,刘彤,杨毅,李星河,李玉.  机器人. 2015(06)
[2]融合IMU的RGBD-SLAM算法改进研究[J]. 闵华松,杨杰.  计算机工程与设计. 2015(01)
[3]基于Kinect系统的场景建模与机器人自主导航[J]. 杨东方,王仕成,刘华平,刘志国,孙富春.  机器人. 2012(05)

硕士论文
[1]基于Kinect的视觉同步定位与建图研究[D]. 徐冬云.哈尔滨工业大学 2016



本文编号：3475518