基于ORB的大视角变化下V-SLAM鲁棒性研究
发布时间：2022-01-04 05:55
随着科技的飞速发展,AR/VR、机器人、无人机、无人驾驶领域等开始广泛应用于工业制造、军事活动以及日常生活的各方各面。然而,想要提高用户体验,还亟需解决诸多技术,SLAM技术就是其中之一。同步定位与地图构建（SLAM,Simultaneous Localization and Mapping）,是指搭载特定传感器的主体,在没有环境先验信息的情况下,于运动过程中建立环境,并同时估计自已的位姿。它是实现移动机器人自主导航的前提和核心,精确定位是移动机器人运动控制和规划的基础,也是实现真正智能化和完全自主移动的关键技术。近年来,国内外的研究者和应用开发人员在视觉SLAM方面已取得显著的成绩。但是移动机器人在定位过程中,当相机视角发生大幅变化时,会使相邻帧之间图像特征点匹配数目骤减,匹配精度降低,导致系统性能下降甚至失效,严重时会发生定位失败。针对上述问题,本文提出了基于ORB的抗大视角变换图像特征匹配算法,并在此基础上提出了大视角鲁棒性视觉SLAM算法。论文主要的研究内容成果如下:（1）本文结合ASIFT算法的完全仿射不变性原理,通过模拟相机在不同视角下的成像来获取多视角图像序列集,用BRI...
【文章来源】：西安理工大学陕西省
【文章页数】：69 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
机器人的应用领域
图 2-2 径向畸变的类型Fig. 2-2 Type of radial distortion与中心距离的增加而增加，可用与距中心距离有如下：2 4 61 2 32 4 61 2 3(1 )(1 )corcorx x k r k r k ry y k r k r k r 经纠正的点的坐标， , Tcor corx y 是纠正后的点的域，2k 纠正图像畸变较大的边缘区域，而3k 是理，对于切向畸变，可用参数1p ，2p 来纠正：2 21 22 21 22 ( 2 )( 2 ) 2corcorx x p xy p r xy y p r y p xy 式（2-8）联合可知，我们能由 5 个畸变系数找的点，并且由相机的内参矩阵得到该点位于像素x cor xu f x c
SLAM 的路标数量巨大，要存储更新状态量的均值和方型场景。现今，研究者们大部分采用 BA[34]（BundleAdj因为 21 世纪研究者们意识到了 矩阵具有稀疏结构，可可以用图优化的方法来表示，重要的一点就是 SLAM 的。略掉前端提取的特征，在后端用图优化来优化运行轨迹，帧之间的估计轨迹；图 2-4(b)是添加回环检测后消除累积了一段时间之后回到原点，但是因为视觉里程计存在漂移点，如果使移动机器人能识别曾经到达过的地方，那就可漂移就可以消除，这就是回环检测（LoopClosureDetectio到相机经过同一个地方，就为后端的优化提供了更加有效是将当前数据和历史数据进行关联，当跟踪特征点任务失了 SLAM 系统整体的稳定性和鲁棒性。可以通过判断图。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于单目视觉的移动机器人SLAM系统构建[J]. 邓明华,陈云红,王晶晶. 南方农机. 2019(01)
[2]ORB-SLAM2车载双目视觉的自主导航性能评估[J]. 沈燕芬,张小红,朱锋. 导航定位学报. 2018(02)
[3]基于图优化的SLAM后端优化研究与发展[J]. 张洪华,刘璇,陈付豪,李文彬,张建华. 计算机应用研究. 2019(01)
[4]基于ASIFT算法的图像特征匹配[J]. 张振宁. 现代计算机(专业版). 2018(02)
[5]一种基于ORB的快速大视角图像匹配算法[J]. 曾庆化,陈艳,王云舒,刘建业,刘昇. 控制与决策. 2017(12)
[6]基于ASIFT算法的人脸图像特征匹配[J]. 王亦森,杨圣. 工业控制计算机. 2016(07)
[7]融合激光与视觉信息的自主移动机器人的SLAM研究[J]. 刘雅彬,陈万米. 工业控制计算机. 2015(09)
[8]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)
[9]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)
[10]基于图像配准的栅格地图拼接方法[J]. 祝继华,周颐,王晓春,邗汶锌,马亮. 自动化学报. 2015(02)
硕士论文
[1]基于视觉的室内机器人同时定位与地图构建方法研究[D]. 王曼.西南科技大学 2018
[2]基于特征点的图像拼接与单目相机位姿测量的研究[D]. 吴兵强.天津科技大学 2017
[3]基于改进ASIFT算法的SAR图像匹配研究[D]. 李玥.西安电子科技大学 2017
[4]未知环境中移动机器人视觉定位与地图构建[D]. 胡遵河.中国民航大学 2017
[5]基于主动学习和半监督学习的工业故障分类研究及应用[D]. 朱东阳.浙江大学 2017
[6]基于RGB-D图像的SLAM问题关键技术研究[D]. 王剑楠.南京航空航天大学 2017
本文编号：3567796
【文章来源】：西安理工大学陕西省
【文章页数】：69 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
机器人的应用领域
图 2-2 径向畸变的类型Fig. 2-2 Type of radial distortion与中心距离的增加而增加，可用与距中心距离有如下：2 4 61 2 32 4 61 2 3(1 )(1 )corcorx x k r k r k ry y k r k r k r 经纠正的点的坐标， , Tcor corx y 是纠正后的点的域，2k 纠正图像畸变较大的边缘区域，而3k 是理，对于切向畸变，可用参数1p ，2p 来纠正：2 21 22 21 22 ( 2 )( 2 ) 2corcorx x p xy p r xy y p r y p xy 式（2-8）联合可知，我们能由 5 个畸变系数找的点，并且由相机的内参矩阵得到该点位于像素x cor xu f x c
SLAM 的路标数量巨大，要存储更新状态量的均值和方型场景。现今，研究者们大部分采用 BA[34]（BundleAdj因为 21 世纪研究者们意识到了 矩阵具有稀疏结构，可可以用图优化的方法来表示，重要的一点就是 SLAM 的。略掉前端提取的特征，在后端用图优化来优化运行轨迹，帧之间的估计轨迹；图 2-4(b)是添加回环检测后消除累积了一段时间之后回到原点，但是因为视觉里程计存在漂移点，如果使移动机器人能识别曾经到达过的地方，那就可漂移就可以消除，这就是回环检测（LoopClosureDetectio到相机经过同一个地方，就为后端的优化提供了更加有效是将当前数据和历史数据进行关联，当跟踪特征点任务失了 SLAM 系统整体的稳定性和鲁棒性。可以通过判断图。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于单目视觉的移动机器人SLAM系统构建[J]. 邓明华,陈云红,王晶晶. 南方农机. 2019(01)
[2]ORB-SLAM2车载双目视觉的自主导航性能评估[J]. 沈燕芬,张小红,朱锋. 导航定位学报. 2018(02)
[3]基于图优化的SLAM后端优化研究与发展[J]. 张洪华,刘璇,陈付豪,李文彬,张建华. 计算机应用研究. 2019(01)
[4]基于ASIFT算法的图像特征匹配[J]. 张振宁. 现代计算机(专业版). 2018(02)
[5]一种基于ORB的快速大视角图像匹配算法[J]. 曾庆化,陈艳,王云舒,刘建业,刘昇. 控制与决策. 2017(12)
[6]基于ASIFT算法的人脸图像特征匹配[J]. 王亦森,杨圣. 工业控制计算机. 2016(07)
[7]融合激光与视觉信息的自主移动机器人的SLAM研究[J]. 刘雅彬,陈万米. 工业控制计算机. 2015(09)
[8]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)
[9]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)
[10]基于图像配准的栅格地图拼接方法[J]. 祝继华,周颐,王晓春,邗汶锌,马亮. 自动化学报. 2015(02)
硕士论文
[1]基于视觉的室内机器人同时定位与地图构建方法研究[D]. 王曼.西南科技大学 2018
[2]基于特征点的图像拼接与单目相机位姿测量的研究[D]. 吴兵强.天津科技大学 2017
[3]基于改进ASIFT算法的SAR图像匹配研究[D]. 李玥.西安电子科技大学 2017
[4]未知环境中移动机器人视觉定位与地图构建[D]. 胡遵河.中国民航大学 2017
[5]基于主动学习和半监督学习的工业故障分类研究及应用[D]. 朱东阳.浙江大学 2017
[6]基于RGB-D图像的SLAM问题关键技术研究[D]. 王剑楠.南京航空航天大学 2017
本文编号：3567796
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