面向闭环检测的Delay-CLD算法及其在3D激光SLAM中的应用
发布时间：2023-01-28 11:46
同步定位与建图技术SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）自从1988年被提出之后到如今,经过多年的研究和发展逐渐在人工智能和无人驾驶等高新技术领域展现出巨大的应用价值。但由于被用于SLAM的相关传感器存在误差以及SLAM算法本身的缺陷,SLAM在运行过程中不可避免的会出现建图与定位漂移的情况。对此,需要一种额外的算法能够对SLAM的建图与定位过程提供优化指令,而这种算法在SLAM中通常是以检测是否经过同一地点来实现的,在学术界这种方法被称之为闭环检测算法。3D激光SLAM和面向3D激光SLAM的闭环检测算法是近几年SLAM领域中的研究热点。在对3D激光SLAM和相关的闭环检测方法的国内外发展现状进行研究之后,本文针对面向3D点云数据的闭环检测的研究做了以下准备工作:首先,本文在研究了激光雷达的工作原理的基础上,选用了机械旋转式多线激光雷达作为本文研究的主要传感器;其次介绍了激光SLAM的整体框架明确了闭环检测在框架中的位置;最后比较了几种常用的点云特征提取方法,确定了基于点云特征描述符的闭环检测研究方向。为了能够在3D点云数据中高效提取出...
【文章页数】：89 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 激光SLAM及闭环检测研究现状
1.2.1 激光SLAM研究现状
1.2.2 闭环检测研究现状
1.3 研究内容及组织结构安排
第二章 相关理论基础
2.1 三维激光雷达测量原理及模型
2.1.1 三维激光雷达测量原理
2.1.2 三维激光雷达模型
2.2 激光SLAM框架
2.2.1 传感器数据处理
2.2.2 前端匹配
2.2.3 闭环检测
2.2.4 后端优化
2.2.5 地图构建
2.3 点云特征提取
2.3.1 点特征
2.3.2 线特征
2.3.3 面特征
2.3.4 特征描述符
2.4 本章小结
第三章 三维点云特征描述符Fast-M2DP算法
3.1 常用点云特征描述符算法
3.1.1 常用算法的理论框架
3.1.2 存在的问题分析
3.2 全局3D点云特征描述符M2DP
3.3 基于M2DP的优化算法Fast-M2DP
3.3.1 Fast-M2D并行化方案
3.3.2 Fast-M2DP并行化方案实现
3.3.3 实验分析
3.4 本章小结
第四章 闭环检测算法Delay-CLD
4.1 常用闭环检测方案分析
4.2 Delay-CLD(Delay closed-loop detection)框架
4.3 Delay-CLD算法实现
4.3.1 Delay检测
4.3.2 Fast-M2DP全局描述符匹配
4.3.3 Super G-4PCS全局粗配准
4.3.4 基于改进ICP的精配准
4.4 实验分析
4.4.1 实验环境
4.4.2 实验及结果分析
4.5 本章小结
第五章 Delay-CLD在3D激光SLAM中的应用
5.1 应用平台ROS简介
5.2 Delay-CLD在 LOAM中的应用
5.3 实验验证
5.3.1 实验环境
5.3.2 数据采集
5.3.3 实验结果对比分析
5.4 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 总结
6.2 展望
参考文献
致谢
作者简介及读研期间主要科研成果
【参考文献】：
期刊论文
[1]点云配准FPFH特征子异构并行优化研究[J]. 王敏. 软件导刊. 2017(11)
[2]基于GPU的实时三维点云数据配准研究[J]. 荆锐,赵旦谱,台宪青. 计算机工程. 2012(23)
[3]一种利用近似平均曲率提取散乱点云模型特征点的快速算法[J]. 王瑶,万毅. 甘肃科技. 2010(14)
[4]智能机器人与应用的现状与发展趋势[J]. 黄永安,熊蔡华,熊有伦. 国际学术动态. 2009(04)
[5]智能机器人与应用的现状与发展趋势[J]. 黄永安,熊蔡华,熊有伦. 国际学术动态. 2009 (04)
[6]基于高斯曲率极值点的散乱点云数据特征点提取[J]. 马骊溟,徐毅,李泽湘. 系统仿真学报. 2008(09)
本文编号：3732555
【文章页数】：89 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 激光SLAM及闭环检测研究现状
1.2.1 激光SLAM研究现状
1.2.2 闭环检测研究现状
1.3 研究内容及组织结构安排
第二章 相关理论基础
2.1 三维激光雷达测量原理及模型
2.1.1 三维激光雷达测量原理
2.1.2 三维激光雷达模型
2.2 激光SLAM框架
2.2.1 传感器数据处理
2.2.2 前端匹配
2.2.3 闭环检测
2.2.4 后端优化
2.2.5 地图构建
2.3 点云特征提取
2.3.1 点特征
2.3.2 线特征
2.3.3 面特征
2.3.4 特征描述符
2.4 本章小结
第三章 三维点云特征描述符Fast-M2DP算法
3.1 常用点云特征描述符算法
3.1.1 常用算法的理论框架
3.1.2 存在的问题分析
3.2 全局3D点云特征描述符M2DP
3.3 基于M2DP的优化算法Fast-M2DP
3.3.1 Fast-M2D并行化方案
3.3.2 Fast-M2DP并行化方案实现
3.3.3 实验分析
3.4 本章小结
第四章 闭环检测算法Delay-CLD
4.1 常用闭环检测方案分析
4.2 Delay-CLD(Delay closed-loop detection)框架
4.3 Delay-CLD算法实现
4.3.1 Delay检测
4.3.2 Fast-M2DP全局描述符匹配
4.3.3 Super G-4PCS全局粗配准
4.3.4 基于改进ICP的精配准
4.4 实验分析
4.4.1 实验环境
4.4.2 实验及结果分析
4.5 本章小结
第五章 Delay-CLD在3D激光SLAM中的应用
5.1 应用平台ROS简介
5.2 Delay-CLD在 LOAM中的应用
5.3 实验验证
5.3.1 实验环境
5.3.2 数据采集
5.3.3 实验结果对比分析
5.4 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 总结
6.2 展望
参考文献
致谢
作者简介及读研期间主要科研成果
【参考文献】：
期刊论文
[1]点云配准FPFH特征子异构并行优化研究[J]. 王敏. 软件导刊. 2017(11)
[2]基于GPU的实时三维点云数据配准研究[J]. 荆锐,赵旦谱,台宪青. 计算机工程. 2012(23)
[3]一种利用近似平均曲率提取散乱点云模型特征点的快速算法[J]. 王瑶,万毅. 甘肃科技. 2010(14)
[4]智能机器人与应用的现状与发展趋势[J]. 黄永安,熊蔡华,熊有伦. 国际学术动态. 2009(04)
[5]智能机器人与应用的现状与发展趋势[J]. 黄永安,熊蔡华,熊有伦. 国际学术动态. 2009 (04)
[6]基于高斯曲率极值点的散乱点云数据特征点提取[J]. 马骊溟,徐毅,李泽湘. 系统仿真学报. 2008(09)
本文编号：3732555
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