基于Web技术的移动机器人SLAM方法研究

发布时间：2024-03-31 04:51

　　自导航移动机器人有着广泛的应用。Web是开放、跨平台、应用广泛的计算平台。若有一种在Web平台中运行的移动机器人SLAM方案将大大促进机器人SLAM应用的开发和推广。而目前尚未有这种方案。针对这一问题,本文旨在提出一套完整的基于Web技术实现的移动机器人SLAM方案。本文首先分析了近几年来SLAM算法和Web技术的发展,选择了ORB-SLAM2作为实现原型。设计了一套基于Node.js的JavaScript控制移动机器人的方案。使用Node.js的C++插件功能实现了C++和JavaScript之间的数据类型和函数绑定;使用libuv异步I/O模型实现了原生驱动程序的多线程信号槽机制。本文对OpenCV.js做了诸多优化和拓展,优化了其编译方式和函数接口设计;优化了部分自定义数据类型的内存管理方式;使用HTML5的canvas和video元素及WebRTC技术设计了网页图像和视频的读取和显示接口。使OpenCV.js成为了完整、易用的在Web中进行图像处理和视觉计算的方案。接着基于OpenCV.js本文成功将ORB-SLAM2移植到了Web中,设计了基于Emscripten虚拟文件系统...

【文章页数】：84 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图2一2FAST特征的M16模版FlgZ一2M16temPlateofl认STfea恤es

文第二章相[19]。定义为：若某像素亮度与其周围邻域内足够多的像素素可能是角点[20]。其检测算法的基本步骤如下：们要判断图片中的一个点P是否是一个特征点，其亮素P为中心，半径为3的圆上，有16个像素点，称其亮度值分别为p1、p2、...、p16。M16模....

图2-3字典树示例

上海交通大学硕士学位论文第二章相关技术研究话效率还是比较低。因此可以在训练的过程中将字典构建为树形结构。直观上看，上层结点提供了粗分类，下层结点提供了细分类，直到叶子结点。利用这个树形结构，就可以将匹配单词的时间复杂度降低到对数级别，大大加速了特征匹配的计算。ORB-SLAM....

图2-4ORB-SLAM2系统线程和模块

DBoW2的作者同样提供了优秀的代码实现并且免费开源。ORB-SLAM的开源代码项目就依赖于DBoW2项目。但是作者修改了DBoW2，在计算之后输一系列候选的相似图像而不是一幅最相似的图像，以供后续的回环检测进行严的图像匹配计算[17]。由于词袋算法需要使用以文件形式保....

图2一5编译器结构

览器插件容易破坏浏览器的沙箱机制，留下安全漏洞。方法3可以重用已有源ORB-SLAMC++代码，工作量低；编译输出的是完全的JavaScript代码，要依赖其他插件运行，具有完全的跨平台性，符合本课题的目的。下文中将介绍Emscripten及其相关技术，并且讨论使用....

本文编号：3943473