基于视觉惯导融合的SLAM系统优化方法研究

发布时间：2021-12-28 05:23

　　机器人的同步定位与建图对于在室内环境下工作的移动机器人来说相当重要,精确的同步定位是建立场景地图的基础,更是后续实现移动机器人对环境的感知和交互的先决条件。本课题主要研究了纯视觉信息下移动机器人的状态估计、相机与惯性测量单元的标定以及融合多传感器的移动机器人状态估计的优化三个问题。目的是通过选择适应课题需要的纯视觉状态估计方法、标定并获得精确的传感器数据和融合多传感器信息的状态估计优化,实现在室内环境下移动机器人的最优状态估计,获得更高的定位精度。本课题首先总结概述了课题中需要使用的相关数学工具和概念。分析了几种视觉信息检测和匹配的方法及其适用条件,探究了本课题最适用的视觉处理方法,针对视觉处理出现的误差,以误差处理算法剔除由误匹配造成的特征点。由双目视觉的深度已知特性,研究了基于纯视觉信息的状态估计算法。探究了在闭环场景下,累积误差的消除方法,对相似场景用词袋模型重识别,并提出了一种相似度计算和判定闭环的策略,实现了全局一致的闭环修正。其次针对课题所用传感器参数未知及数据输出中存在误差的未知情形,分别标定了双目相机和IMU参数。研究了针孔相机的投影模型,以非线性优化算法标定并得到了双... 

【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】：71 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

SLAM系统传感器

Cartographer算法建立的二维平面地图

LSD-SLAM实现半稠密地图重建[16]

【参考文献】：
硕士论文
[1]基于因子图的多传感器信息融合导航算法研究[D]. 张兴学.哈尔滨工业大学 2018
[2]基于不确定性模型与重定位技术的语义SLAM方法研究[D]. 侯政华.哈尔滨工业大学 2018
[3]基于SLAM的室内移动机器人导航技术研究[D]. 李想.哈尔滨工业大学 2018
[4]基于嵌入式并行处理的视觉惯导SLAM算法研究[D]. 张建越.哈尔滨工业大学 2018
[5]基于视觉惯性定位的虚拟相机定位研究与实现[D]. 沈涵.大连理工大学 2018
[6]基于多传感器融合的机器人导航级大范围室内定位研究[D]. 徐晋鸿.浙江大学 2018
[7]基于激光雷达定位导航的多自主移动机器人系统研制[D]. 吴敬阳.哈尔滨工业大学 2017
[8]基于激光雷达的即时定位与制图技术[D]. 魏杨.哈尔滨工业大学 2017
[9]服务机器人交互式地图构建与路径规划技术研究[D]. 朱景泉.哈尔滨工业大学 2017
[10]基于visual SLAM算法的四旋翼无人机室内定位研究[D]. 徐铎.哈尔滨工业大学 2017



本文编号：3553485