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范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
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基于多传感器融合的无人车2D-slam研究

基于多传感器融合的无人车2D-SLAM研究

引用

作者：吴鑫钊浙江科技学院

学位级别：硕士

因为激光雷达在测量距离方面的积极性和对光线变化的鲁棒性，所以受到学术界和工业界的广泛关注。激光雷达技术的发展促进无人车在复杂环境中的广泛应用，如现场监视、勘探、搜索和救援以及自动驾驶。为克服单个激光雷达在数据稀疏性和... 详细信息

因为激光雷达在测量距离方面的积极性和对光线变化的鲁棒性，所以受到学术界和工业界的广泛关注。激光雷达技术的发展促进无人车在复杂环境中的广泛应用，如现场监视、勘探、搜索和救援以及自动驾驶。为克服单个激光雷达在数据稀疏性和视野有限方面的缺点，需要将多种传感器融合，最大限度地提高无人车对环境的感知能力，并获得足够的测量结果。　　为提高激光雷达在复杂环境下的识别准确性和减小系统内存占用提升计算效率，本文研究一种适用于多种复杂环境的鲁棒多传感器融合的同步定位和建图(SimultaneousLocalisationandMapping,slam)算法，本研究的主要工作和成果如下：　　首先，为有效处理激光雷达和惯导等装置的融合，需要对slam基础理论以及在定位与建图之前做数据预处理。首先对传感器的主要特点和原理分析并对激光雷达数据做预处理。其次进行无人车和传感器建模，最后对多传感器融合的时间戳对齐，并搭建slam系统框架。通过从外部校准到内部算法的优化，来提升slam算法的能力。　　其次，针对场景识别产生的误差，本研究对slam前端做出优化。本研究将加权有符号距离函数(weightedsigneddistancefunction，W-SDF)地图加入扫描匹配算法，使建图时比原有栅格以更小的方式收集信息。因高斯牛顿算法计算出来的矩阵只存在半正定性，本文选择列文伯格-马尔夸特(Levenberg-Marquardt,L-M)算法进行扫描匹配问题。为解决车辆行驶中的抖动和其他维度存在运动引起的误差，研究中加入地面约束，减小累计误差和提高车辆姿态的估计精度。为保持有限数量的姿态估计，本研究部署关键帧的选取策略，提高计算效率并确保算法在较大环境中实时运行。　　然后，针对数据累计误差以及求解速度慢的问题，对多传感器融合的闭环检测以及后端提出优化。使用闭环检测纠正长期运行期间出现的累积漂移现象，消除累积误差并对数据进行矫正。将因子图加入多传感器融合算法，在因子图中加入五个因子来约束收集到的信息，并提出一种因子图消元优化算法，避免高维数矩阵的运算，提高运算速度。　　最后，对实验的验证与分析。为验证本研究中提出的slam算法有效性，使用自主搭建的无人车平台进行数据环境的采集、建图以及误差分析，并将两种传统算法在多种环境下做定位与建图的实验验证与分析。实验结果表明，本研究提出的前端算法能够更好的构建扫描匹配地图。在闭环检测以及后端优化实验验证中，本研究提出的算法能够正确识别场景且未知区域较少，在误差、内存占有率以及运算速度上都小于两种对比算法，提高算法的鲁棒性。　　本研究提出一种在复杂环境下基于多传感器融合的无人车slam算法，在未来会加入视觉传感器的融合，并考虑研究语义地图，使slam算法更加多元化。

关键词：无人车 slam算法多传感器融合扫描匹配算法因子图

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基于Cartographer的室内slam系统研究与实现

基于Cartographer的室内SLAM系统研究与实现

引用

作者：吴成鼎福州大学

学位级别：硕士

近年来随着以家用服务机器人为代表的自主机器人的兴起,AR/VR技术的火热,自动驾驶技术的快速发展,机器人同时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,slam)技术受到了广泛的关注。本文以此为背景研究了谷歌的Cartographe... 详细信息

近年来随着以家用服务机器人为代表的自主机器人的兴起,AR/VR技术的火热,自动驾驶技术的快速发展,机器人同时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,slam)技术受到了广泛的关注。本文以此为背景研究了谷歌的Cartographer室内slam算法,为了提高其建图和定位的精确度对算法进行了改进,具体内容如下:一、搭建了三轮万向移动机器人平台用于在室内进行实地slam测试。该机器人使用树莓派3B作为硬件开发平台实现机器人的底层控制和各传感器驱动,使用机器人操作系统(ROS)作为软件开发平台,通过ROS提供的消息传递机制和坐标系变换(TF)系统实现各传感器之间的数据传递。二、提出了一种激光雷达数据补偿方法,用于解决由于激光雷达自身缺陷导致无法检测到与玻璃之间距离的问题。通过研究激光雷达数据采集机制,根据激光雷达丢失部分的前后数据,使用超声波传感器数据进行参考,之后使用最小二乘法进行拟合,完成丢失数据的补偿。根据实地测试结果,该方法能够有效补全激光雷达与玻璃之间的距离数据,提高slam的成功率和精确度。三、细致分析了主流的Gmapping slam和Hector slam算法的建图和定位原理。之后使用同一个rosbag数据集在ROS系统上实现模拟同时定位和建图。根据最后的建图结果,对比和分析这两种slam算法同Cartographer的优劣,选择Cartographer作为本文的主要研究和实现算法。四、本文提出了一种激光雷达扫描帧特征提取改进占据栅格地图构建的方法,有效地减小了扫描点数据波动对建图的影响。由于激光雷达本身的误差和人为操作不当等引起的颠簸容易引起扫描点波动,从而导致建图边缘存在大量误差点,本文通过分析Cartographer算法的前端占据栅格地图的构建和局部扫描匹配,提取扫描帧中的直线段特征并进行拟合,之后将扫描点平移到拟合后的直线段上。经过实地测试,该方法能够有效提高地图构建时边缘的清晰度和锐度。之后还研究了Cartographer的后端图优化理论和分支定界算法加速求解非线性最小二乘的方法并使用移动机器人平台实现实地同时建图和定位。经过实验结果证明,本文提出的激光雷达数据补偿方法和激光雷达扫描帧特征提取改进占据栅格地图构建的方法能够有效减小激光雷达的测距误差并提高Cartographer slam算法建图精确度,将定位误差控制在0.24m以下。

关键词：激光雷达 slam算法 ROS系统占据栅格地图特征提取

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空间目标姿态估计与稳定跟踪方法研究

空间目标姿态估计与稳定跟踪方法研究

引用

作者：车鹏重庆大学

学位级别：硕士

近距离旋转空间目标的相对姿态测量与稳定跟踪是空间非合作目标自主交会对接中的难点问题。受姿态运动、光照变化、形状变形甚至噪声等影响,卫星等非合作旋转空间目标的特征点、特征线以及特征区域等波动变化明显、稳定性弱。这导致传... 详细信息

近距离旋转空间目标的相对姿态测量与稳定跟踪是空间非合作目标自主交会对接中的难点问题。受姿态运动、光照变化、形状变形甚至噪声等影响,卫星等非合作旋转空间目标的特征点、特征线以及特征区域等波动变化明显、稳定性弱。这导致传统的目标跟踪方法常常发生跟踪点抖动、漂移甚至发散,难以满足近距离巡视、交会对接甚至抓捕等任务要求的高精度跟踪。因此,光照不均条件下近距离旋转空间目标稳定跟踪必将面临旋转、形状、姿态等变化和运动模糊等诸多挑战,具有一定的理论意义和实用价值。首先针对近距离旋转空间目标的相对姿态测量问题,本文提出一种提取目标椭圆截面特征的方法,结合扩展卡尔曼滤波(EKF)与slam算法的测量方法来估计姿态;然后针对近距离旋转空间目标的跟踪问题,本文研究采用提取Harris角点特征与扩展卡尔曼滤波(EKF)相融合的方法来实现目标的稳定跟踪,达到跟踪过程中的高稳定实时目标跟踪性能。本文主要涵盖了目标姿态估计和目标稳定跟踪两项研究重点:(1)在目标姿态估计的工作上,本文先通过对近距离旋转空间目标模型的空域特征状态进行提取,研究旋转空间目标的特征区域、特征线、特征点等特征的提取手段,通过提取SIFT和SURF特征,结合slam算法来估计目标的旋转角度;然后提出一种椭圆截面的新特征,利用轮廓建立目标扩展状态结合扩展卡尔曼滤波(EKF)的非线性特性来对目标的姿态进行估计。通过对比发现,本文提出的新特征误差更小,鲁棒性更高。(2)在目标稳定跟踪的工作上,本文研究采用提取Harris角点特征与扩展卡尔曼滤波(EKF)相融合的手段对目标进行稳定跟踪。在实验中分别对全局区域、局部区域、角点区域三个不同的区域进行跟踪,通过对比提取全局区域和局部区域的形心特征和Harris角点特征的跟踪结果发现,本文的跟踪方法像素误差更小,跟踪的稳定性更高。本文中的实验采用MATLAB软件以及OPENCV视觉库进行了算法的代码编写以及其仿真工作,实验数据满足算法的设计要求。

关键词：旋转目标扩展卡尔曼滤波 slam算法姿态估计目标跟踪

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基于micro-ROS的移动机器人嵌入式控制系统的开发和设计

基于micro-ROS的移动机器人嵌入式控制系统的开发和设计

引用

作者：李斌齐鲁工业大学

学位级别：硕士

近年来,在“机器换人”的大趋势下,我国各类机器人市场迅速增长,国内机器人产业发展也取得了长足进步。作为机器人领域重要分支的移动搬运机器人在生产生活中扮演着越来越重要的角色,大大提高了生产生活效率。本文利用机器人相关知识,... 详细信息

近年来,在“机器换人”的大趋势下,我国各类机器人市场迅速增长,国内机器人产业发展也取得了长足进步。作为机器人领域重要分支的移动搬运机器人在生产生活中扮演着越来越重要的角色,大大提高了生产生活效率。本文利用机器人相关知识,设计搭建了一款使用micro-ROS架构的移动机器人,并搭载Cartographer slam完成了在未知环境下对环境地图的构建。具体内容如下:(1)在PC端搭建了micro-ROS的开发环境,并设计程序验证了microROS节点与ROS2的交互情况。根据机器人应用场景,选择了四轮运动结构的机器人并采用差速驱动控制运动。对移动机器人建模进行运动学分析。针对轮式里程计的缺点,引入IMU进行数据融合。最后对几种常见的环境地图的优缺点进行了分析。(2)完成机器人系统的整体搭建。将控制系统划分成三部分,分别对各部分的实现功能进行了归纳。对于硬件系统的搭建,根据各任务模块的需求对主控处理器、传感器、电机驱动板等硬件进行了选型。针对底层运动控制板进行了硬件电路设计,最后完成机器人系统的软件程序设计。在基于micro-ROS架构下可提供有线串口和无线网路的两种方式实现对机器人的控制。(3)介绍了slam问题模型和基于slam问题的求解算法。对栅格地图进行数学建模,利用数据集提供已知定位的情况下进行了建图实验。对主流的Gmapping算法和Cartographer算法进行算法分析并利用数据集仿真验证,最后基于同一数据集对两种算法进行对比,发现Cartographer算法构图更加精准,由此在基于micro-ROS架构的机器人系统下引入并实现了Cartographer算法。(4)首先对机器人的性能展开测试,主要包括机器人系统的通信测试、速度响应测试、直行精度测试、旋转精度测试和里程计定位测试。在Gazebo环境下搭建基于XACRO文件的机器人仿真模型和仿真环境,利用Cartographer算法进行建图,仿真建图效果良好。最后使用机器人实体对真实环境进行slam建图,通过地图特征点与图测值比较,得到了较高精度的地图。对CPU占用率进行了计算,验证了算法的高实时性。

关键词： Micro-ROS ROS2 STM32 slam算法控制系统

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基于UKF与改进势场栅格法结合的移动机器人slam路径规划

基于UKF与改进势场栅格法结合的移动机器人SLAM路径规划

引用

作者：费彩云南京理工大学

学位级别：硕士

随着移动机器人导航问题研究的不断深入以及机器人应用领域的不断扩展，移动机器人的同时定位与地图创建(Simultaneous Localization and Mapping，slam)逐渐成为移动机器人领域备受关注的热点之一，具有重要的理论意义和应用价值。\n ... 详细信息

随着移动机器人导航问题研究的不断深入以及机器人应用领域的不断扩展，移动机器人的同时定位与地图创建(Simultaneous Localization and Mapping，slam)逐渐成为移动机器人领域备受关注的热点之一，具有重要的理论意义和应用价值。\n 自主探测的slam问题中，目前的研究主要是针对由目标点引导进行的同时定位与地图创建问题，未考虑环境中存在障碍物的情况。针对移动机器人slam中特征点同时为障碍物的情况，本文在机器人slam过程中，根据机器人与障碍物的相对位置，利用势场栅格法确定其下一步的运动控制策略，再根据机器人传感器观测值进行下一步的预测与状态估计。利用所提算法，机器人能够在特征点同时为障碍物的情况下进行同时定位与地图创建，提高了机器人在未知环境下的适应性与自主性。具体研究内容如下:\n 首先在处理机器人定位问题时，应用无迹卡尔曼滤波算法(Unscented Kalman Filter,UKF)，克服了扩展卡尔曼滤波算法(Extended Kalman Filter, EKF)在线性化处理时导致的计算精度下降等缺点。针对在机器人导航过程中出现的环境特征点同时为障碍物的情况下，引入了基于势场栅格路径规划的slam算法。机器人在导航过程中，根据与特征点的相对位置给出下一步的控制律，使机器人能够在运动过程中避开障碍物，兼顾了slam与自主避障，提高了机器人在未知环境中的适应性和自主性。\n 其次针对传统的人工势场法在机器人路径规划中存在障碍物附近目标不可达和局部极小值点问题，引入机器人和目标点的相对距离，改进斥力函数，采用人工势场法与栅格法结合的改进势场栅格法对机器人进行路径规划，使机器人顺利到达目标点。\n 最后通过数值仿真实验说明:1.本文所用的基于UKF的移动机器人定位算法的定位精度高于基于EKF的移动机器人定位算法。2.利用本文所提的改进人工势场栅格法能有效解决传统人工势场法障碍物附近目标不可达和局部极小值问题。3.本文所提算法能有效解决移动机器人同时定位与地图创建以及路径规划问题。

关键词：移动机器人路径规划改进势场栅格法人工势场 slam算法

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基于slam和光信号的定位问题研究

基于SLAM和光信号的定位问题研究

引用

作者：刘畅吉林大学

学位级别：硕士

随着第五代移动网络(5G,5th Generation Mobile Communication Technology)时代的到来和智能终端的快速更新,为了满足海量连接和多样化实时业务的需求,越来越多的设备参与到无线传感器网络的构建当中。发光二极管(LED,Light Emitting Di... 详细信息

随着第五代移动网络(5G,5th Generation Mobile Communication Technology)时代的到来和智能终端的快速更新,为了满足海量连接和多样化实时业务的需求,越来越多的设备参与到无线传感器网络的构建当中。发光二极管(LED,Light Emitting Diode)作为一种新型照明设备逐渐取代了传统白炽灯和荧光灯。与此同时,以LED为基础设施的可见光通信(VLC,Visible Light Communication)作为一种有效的短程通信方式,可以在第六代移动网络(6G,6th Generation Mobile Communication Technology)中使用。在室内环境中,可见光通信与可见光定位(VLP,Visible Light Positioning)之间的合作引起了广泛关注。可见光信号由于其细粒度特性,在室内环境中可以获得较高的定位精度,但基于测距的可见光室内定位方法在训练模型时需要较高的校准成本。在本文的工作中,我们提出Crowd Light可见光室内定位系统,系统基于外部调控和快速傅里叶变换设计可见光指纹,在可见光指纹的基础上通过众包方式快速构建粗粒度室内无线指纹地图和细粒度室内无线指纹地图,并使用K近邻(KNN,K-Nearest Neighbor)算法进行定位结果评估。主要贡献归纳如下:(1)构造粗粒度室内无线指纹地图。通过对众包轨迹数据的预处理和初步聚类,提出一种计算信号相似性的com Similar算法。该算法通过对可见光指纹相似性的计算,检测轨迹中的候选匹配段。在com Similar算法的基础上,通过加窗、轨迹形态一致性检测和可见光强度分布一致性检测滤除错误的匹配;然后,使用多叉树结构确定拟合基准和拟合顺序;最终,使用迭代最近点(ICP,Iterative Closest Point)算法拟合轨迹,构造粗粒度室内无线指纹地图。(2)构造细粒度室内无线指纹地图。由于ICP算法将轨迹视为刚体,为了补偿行人航迹推算(PDR,Pedestrian Dead Reckoning)算法的累积误差,在粗粒度室内无线指纹地图的基础上,识别长轨迹的转弯并切割,融合物理坐标较近的短轨迹;然后,通过Canny边缘检测算法检测地图边缘,计算连通域大小并去除地图中较小的连通域,达到滤除离群值的目的,构造细粒度室内无线指纹地图。(3)为了验证提出的Crowd Light可见光室内定位系统,我们搭建硬件基础设施和软件平台,通过真实场景和实测数据对系统效果进行评价。评估结果表明,轨迹融合的平均精度为0.65m,使用KNN算法指纹定位的定位精度为0.83m。

关键词：室内定位可见光众包 slam算法轨迹融合

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基于磁场slam辅助的惯性导航室内定位研究

基于磁场SLAM辅助的惯性导航室内定位研究

引用

作者：黄民政厦门大学

学位级别：硕士

捷联式惯性导航系统解决了GPS在室内定位中的难点，同时它避免了对外部信号源的依赖，使用起来更加方便灵活。然而惯性导航系统存在着误差积累，尤其是陀螺仪的误差，由于没有可靠的观测量，导致航向误差是导航系统中主要存在的误差。... 详细信息

捷联式惯性导航系统解决了GPS在室内定位中的难点，同时它避免了对外部信号源的依赖，使用起来更加方便灵活。然而惯性导航系统存在着误差积累，尤其是陀螺仪的误差，由于没有可靠的观测量，导致航向误差是导航系统中主要存在的误差。而地球磁场作为一种免费的资源，已经被人类应用于导航与定位应用中。但是到目前为止，这些研究基本都是需要事先准备好室内的磁场地图。本文旨在缺失室内磁场地图的情况下，拟设计一种基于磁场slam辅助的惯性导航系统的方法来解决上述问题。　　本文将基于卡尔曼滤波惯性导航航位推算的基础上，通过提取出其计算得到的步长、航向变化信息以及步态检测的结果，然后融合磁场匹配技术进行辅助修正。通过对磁场匹配原理以及slam算法原理的分析，本文拟设计一个基于粒子滤波的磁场slam辅助惯性导航系统。首先针对粒子的传播问题，本文将通过减少每个传播粒子的维度来减少系统的计算复杂度;然后针对观测模型与数据关联方法问题，由于磁场传感器在一个时刻无法探测到其他位置的磁场信息，从而在初步定位时由于没有磁场地图信息，系统的定位性能主要依赖于基于卡尔曼滤波的惯性导航计算的结果，因此本文将引入基于室内主方向的权值更新方法来抑制惯性导航系统存在的严重漂移问题;接着针对磁场地图的构建问题，本文试图采用基于走路过程的磁场地图构建方法，同时在磁场匹配过程中，将通过设定磁场匹配的阈值来限定基于磁场匹配权值更新的条件，从而减少周围磁场的干扰;最后针对粒子滤波的粒子耗尽导致算法计算结果不一致性问题，本文将采用辅助粒子滤波对权值进行优化，使产生的粒子的权值变化能够更加的稳定。　　最后通过实验表明，本文设计的基于粒子滤波的磁场slam辅助惯性导航系统能够有效的修正惯性导航系统的漂移误差，且能够将误差漂移控制在初始定位时的误差范围内，从而维持室内定位系统长时间、高精度、低成本的实时定位。

关键词：惯性导航系统系统设计室内定位 slam算法

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救援移动机器人自主导航问题研究

救援移动机器人自主导航问题研究

引用

作者：杨兴锐国防科学技术大学

学位级别：硕士

快速准确的环境识别以及自主环境探索对于实现救援移动机器人自主导航至关重要。本文对救援移动机器人在城市搜救环境下的自主导航问题开展研究，设计实现了相关算法，并构建了基于ROS的救援移动机器人平台，在仿真环境以及多种室内环... 详细信息

快速准确的环境识别以及自主环境探索对于实现救援移动机器人自主导航至关重要。本文对救援移动机器人在城市搜救环境下的自主导航问题开展研究，设计实现了相关算法，并构建了基于ROS的救援移动机器人平台，在仿真环境以及多种室内环境中开展实验研究，为实现救援移动机器人自主导航奠定了一定的基础。　　本文首先根据城市搜救环境特点以及救援任务需求，自主设计研发了NuBot救援机器人移动底盘。简单分析了现有的机器人操作系统各自的特点及优劣，选择了ROS作为救援机器人的系统基础，提出了基于ROS的救援机器人软件系统。实践证明，该救援机器人具有稳定性高、功能多样化、越障能力突出等特点，基本满足城市搜救环境下的任务需求。其次根据各种传感器系统的特点，本文选择激光扫描仪和惯性测量单元作为感知系统;对slam基本问题模型进行介绍，从机器人自定位、数据关联、地图表示方法和不确定性处理方法四个方面详细分析了slam系统所涉及的基本问题;对两种流行的slam算法进行仿真分析，选择并实现了最适合在城市搜救环境中使用的slam算法。提出了一种通过融合惯性测量单元的测量数据以提高状态估计准确度的slam算法，实现了对机器人6个自由度状态的估计。实验结果表明，提出的算法极大地提高了slam算法的定位精度及建图效果。最后阐述了基于边界提取的自主探索理论，建立了移动机器人探索模型并进行了合理假设，阐明了移动机器人探索方法，对移动机器人路径搜索算法进行了介绍;提出了一种基于伪膨胀障碍物和霍夫变换的目标地图构建算法用于移动机器人自主探索，该算法克服了在地面存在大量障碍物的情况下，传统目标选择方法使得移动机器人长时间在同一个地方连续进行任务规划的问题;实验结果表明，使用本文提出的算法，移动机器人自主探索的安全性和效率都显著增加。

关键词：移动机器人自主导航计算机控制 slam算法

来源：评论

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基于深度学习的移动机器人建图与导航研究

基于深度学习的移动机器人建图与导航研究

引用

作者：兰天安徽工程大学

学位级别：硕士

近年来，随着移动机器人技术的不断发展，移动机器人导航的研究受到人们的重视，而在移动机器人的导航研究中，路径规划是其关键环节，一个好的路径规划算法是保证移动机器人安全高效完成任务的关键。本文采用改进的随机路径图(Probabil... 详细信息

近年来，随着移动机器人技术的不断发展，移动机器人导航的研究受到人们的重视，而在移动机器人的导航研究中，路径规划是其关键环节，一个好的路径规划算法是保证移动机器人安全高效完成任务的关键。本文采用改进的随机路径图(Probabilistic Roadmap Method,PRM)算法进行全局路径规划，同时使用深度学习与时间弹性带算法(Time Eletic Band,TEB)结合的方法进行局部路径规划。该方法旨在提升移动机器人在狭窄空间中的导航能力和搜索效率，并通过构建深度学习模型来识别和避开障碍物。本文主要研究工作如下:　　(1)针对激光slam自定位易发生错误的问题，利用扩展卡尔曼滤波算法结合姿态传感器和里程计数据来提升定位的准确性，增加了全局地图构建的成功率。此外，通过分析结合后的数据，提取出用于避障的地图、移动机器人位姿和速度等关键信息。　　(2)在移动机器人计算能力有限的情况下，为确保障碍物识别的实时性，对传统的YOLOv5深度神经网络模型进行改进。针对障碍物变化尺度的问题，在骨干网络的C3中加入CA(Coordinate Attention)注意力机制，增强算法对于目标的精确定位能力，针对传统NMS在识别重叠区域时出现遗漏和错误的问题，引入DIoU_NMS来保证重叠遮掩部分的精度，加入了 gnConv执行高阶空间交互，在原来三输出头基础上增加一个小目标检测头，提高小目标的识别精度。改进后的算法在公共数据集上测试，对比原始算法精度明显提升，并且数据量很小，适合运用到实践中。在移动机器人平台上将改进后的YOLOv5算法进行部署，验证改进算法的有效性。　　(3)针对PRM算法在狭窄空间中的局限性，对原始算法的采样策略进行改进，通过在学习阶段引入人工势场法(Artificial Potential Field,APF),增加狭窄区域的路径网密度，从而提高移动机器人全局路径规划的平滑性。利用YOLOv5算法对障碍物进行识别，根据提取出的障碍物位置信息并结合TEB算法及传感器数据，实现高效的实时局部避障功能。最后，融合全局和局部路径规划，并对其进行仿真与实物实验，验证本文路径规划的有效性。

关键词：移动机器人 slam算法深度学习路径规划

来源：评论

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基于Kinect单目视觉的slam的相关问题研究

基于Kinect单目视觉的SLAM的相关问题研究

引用

作者：张徐杰沈阳工业大学

学位级别：硕士

同时定位与地图创建,即slam(Simultaneous Localization and Mapping),是近几十年里自主移动的只能机器人领域中有最主要的发展研究方向。slam技术是自主机器人的核心技术,应用于机器人的导航、控制、检测、生产等各个方面。尤其在二十... 详细信息

同时定位与地图创建,即slam(Simultaneous Localization and Mapping),是近几十年里自主移动的只能机器人领域中有最主要的发展研究方向。slam技术是自主机器人的核心技术,应用于机器人的导航、控制、检测、生产等各个方面。尤其在二十一世纪,能更准确更详细获取未知环境信息的视觉传感器成为slam研究的核心技术,在理论和方法上都取得了一些突破,正逐步从实验室研究迈向成熟的市场应用。在实际生活生产中,基于视觉slam的自主移动机器人对于实时性与鲁棒性要求很高。因此对于视觉slam,实时性与鲁棒性成为最新的研究热点。本文以美国微软(Microsoft Corporation)公司的Kinect for Windows深度相机作为环境感知传感器,对移动机器人的同事定位与地图构建问题(Simultaneous Localization and Mapping)进行研究。通过大量阅读研究国内国外的优秀文献,在总结了几种经典特征提取与特征匹配算法的基础上,提出了一种更具备实时性与鲁棒性的M-FAST特征点提取与匹配算法,并将该算法运用到RGB-D slam中。本文主要内容具体如下:(1)简述了slam算法的基本原理与一般过程,介绍和研究了slam技术在国内外研究现状,对现在slam问题的研究热点视觉slam技术做了深入的调研。针对于当前的slam研究工作,重点论述了基于扩展的卡尔曼滤波(EKF)的单目视觉slam的视觉方法。(2)对如何获取slam算法系统中的视觉路标进行研究,对于常用的特征点检测算法,如Harris特征点点检测算法,尺度不变特征转换(SIFT)特征点检测算法,快速鲁棒特征(SURF)特征点点检测算法,FAST特征点点检测算法进行分析对比。根据slam算法中三维重建的实时性的特点,选取快速特征点检测算法(FAST)来获取未知环境中的自然视觉路标来实时矫正slam算法定位的累积误差。并重点对FAST算法进行优化,提出一种M-FAST算法提高角点检测的精度以及实时性和鲁棒性,运用SURF算法进行特征点匹配,提高特征匹配的鲁棒性。(3)本文深入研究了基于扩展的卡尔曼滤波(Extended Kalman Fileter,EKF)的单目视觉slam算法,包括EKF的原理,slam模型的建立,基于EKF单目视觉slam框架的构建,并为此进行实验分析和验证。并引入Kinect深度相机来获取未知环境的二维信息与深度信息,详细介绍Kinect深度相机的基本工作原理。(4)本文阐述了近两年最新的视觉slam的研究算法,基于Kinect的RGB-D slam算法与ORB slam算法。并将前面所做的M-FAST角点检测提取及SURF特征匹配算法运用到基于Kinect的RGB-D slam算法中。

关键词： slam算法特征提取 M-FAST Kinect深度相机深度信息三维重建

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