IMU辅助的双目视觉里程计研究

发布时间：2024-02-02 14:36

　　视觉里程计(Visual Odometry,VO)是机器人在运动过程中使用一个或多个相机构建周围环境地图,并估计自身在环境中位置与姿态的技术。视觉里程计是视觉同时定位与地图构建(Visual Simultaneous Location And Mapping,V-SLAM)的重要组成部分,是去除回环检测的V-SLAM。随着移动机器人的推广与普及,视觉里程计正成为计算机视觉领域与机器人领域的热门研究方向。惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,IMU)是能够测量自身运动加速度与角速度的电子设备。常与其他设备结合用于高频率的位置、姿态测量。本文算法基于双目相机采集得到的双目影像,使用直接法的方式设计视觉里程计,并使用IMU辅助视觉里程计进行影像位姿的估计。直接法通过最小化影像之间的光度误差实现影像相对位姿求解。相对于特征点法,直接法无需计算特征点的描述子,可以利用更多的影像信息进行求解,获得更精确、鲁棒的结果。本文的主要研究成果包括:1.将光度变换参数引入到直接法光度误差计算过程中,并将其加入到影像的状态量中,与影像的位姿一同优化求解,实现鲁棒的光度误差计算方法。...

【文章页数】：71 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 课题研究背景
    1.2 视觉里程计的发展与现状
    1.3 IMU辅助导航的发展与现状
    1.4 本文章节安排
第二章 相关背景知识
    2.1 双目相机
        2.1.1 双目相机成像模型
        2.1.2 双目影像匹配
    2.2 李代数与位姿优化
        2.2.1 流形
        2.2.2 李群与李代数
        2.2.3 李群与李代数上的导数
    2.3 IMU预积分
    2.4 窗口优化
        2.4.1 图优化
        2.4.2 边缘化
        2.4.3 稳定性
    2.6 本章小结
第三章 IMU辅助的双目视觉里程计研究
    3.1 直接法双目视觉里程计
        3.1.1 算法流程
        3.1.2 光度误差
        3.1.3 点与帧管理
        3.1.4 关键帧追踪
        3.1.5 非关键帧处理
        3.1.6 关键帧处理-窗口优化
    3.2 IMU辅助视觉里程计
        3.2.1 IMU测量值的坐标系转换
        3.2.2 IMU初始化与积分
        3.2.3 紧耦合窗口优化
    3.3 本章小结
第四章 实验分析
    4.1 室外环境实验
        4.1.1 实验描述
        4.1.2 实验结果与分析
    4.2 室内环境实验
        4.2.1 实验描述
        4.2.2 实验结果与分析
第五章 总结与展望
    5.1 研究总结
    5.2 展望
参考文献
攻读硕士期间科研经历与科研成果
致谢



本文编号：3892825