目标追踪在视觉SLAM上的应用

发布时间：2017-12-24 15:00

  本文关键词：目标追踪在视觉SLAM上的应用　出处：《北方工业大学》2017年硕士论文　论文类型：学位论文

  更多相关文章： 视觉SLAM 兴趣区追踪 目标追踪

【摘要】：近年来,得益于光学设备的发展,视觉传感器广泛地应用于移动机器人等相关领域。相对于激光,声呐等其它非视觉传感器方式,基于视觉的方式能够获取相对更加直观和丰富的信息,而且能给出更高维的位姿描述,因此视觉同时定位与建图(Visual SLAM)逐渐成为移动机器人相关领域的研究热点之一。目前关于视觉SLAM的研究可划分为间接法与直接法。间接法的主要思路是使用稀疏特征来进行场景跟踪和位姿估计。现有的研究表明,此类方法由于利用点特征求解集束调整(Bundle Adjustment,BA)问题,对点特征提取的鲁棒性依赖较高,且具有较大的计算量。直接法利用像素信息,通过优化帧间的测量误差进行场景跟踪与运动估计。相对于间接法,直接法避免了特征点的检测、描述和匹配,并能够提供半稀疏或稠密的点云结构。在这种研究背景影响下,近期研究开始以直接或半直接的方式来求解SLAM问题。但直接法在某种程度上依赖于图像校正,并且相对较大的相机运动会影响到测量误差,而影响场景重建的效果。基于上述讨论,我们发现在近期研究中,场景跟踪与位姿估计及后续工作交叉性较大,某种程度上,跟踪方式决定了定位与建图的有效性。本课题的研究思路是将场景跟踪与后端独立求解,这样以来有效地避免对特征点的过度依赖,同时又提高了重建的速度。具体研究内容如下:首先,提出使用核函数的跟踪方法进行独立的场景跟踪。基于核的方法有很好的分类效果,对梯度变化较小或含少量纹理的区域同样具有很好的分辨能力。因此,本文研究中,将兴趣区作为待追目标实现场景的局部连续追踪,即利用场景的局部信息作为路标,进而实现对场景局部轨迹划分。此种方式一方面可以有效处理追踪丢失问题,另一方面可为场景提供一种非全局描述手段。其次,本文研究思路为视觉SLAM后端提供了一种适应性更广的应用框架,传统的间接法和直接法都可以纳入该框架范畴。具体来讲,通过独立的局部场景追踪,可利用点特征求解SLAM后端。同理,基于帧间测量误差的直接法也能够采取我们的方案。最后,本课题以一种半直接方法对上述思路进行了验证。
【学位授予单位】：北方工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TP391.41

【参考文献】

相关期刊论文 前10条

1 权美香;朴松昊;李国;;视觉SLAM综述[J];智能系统学报;2016年06期

2 刘浩敏;章国锋;鲍虎军;;面向大尺度场景的单目同时定位与地图构建[J];中国科学:信息科学;2016年12期

3 李永锋;张国良;徐君;姚二亮;;基于Kinect的帧间配准改进ICP算法[J];电光与控制;2016年02期

4 郭连朋;陈向宁;徐万朋;刘田间;;基于kinect传感器的物体三维重建[J];四川兵工学报;2014年11期

5 李硕豪;张军;;贝叶斯网络结构学习综述[J];计算机应用研究;2015年03期

6 李玮;顾方婷;唐莉萍;;用于三维重构的相机标定算法[J];东华大学学报(自然科学版);2012年04期

7 周春艳;李勇;邹峥嵘;;三维点云ICP算法改进研究[J];计算机技术与发展;2011年08期

8 黄梅;;基于改进RANSAC算法的图像拼接技术[J];海南大学学报(自然科学版);2011年02期

9 张国帅;;基于累积法的灰色马尔科夫预测模型及其应用[J];统计与决策;2011年08期

10 贾小勇;徐传胜;白欣;;最小二乘法的创立及其思想方法[J];西北大学学报(自然科学版);2006年03期

，

本文编号：1328809