近年來,隨著人工智能的熱潮,學術(shù)界和工業(yè)界對計算機視覺的研究越來越多樣。其中同時定位與地圖構(gòu)建（Simultaneous Localization and Mapping,簡稱SLAM）這一技術(shù)引起了廣泛關(guān)注,而這一技術(shù)是機器人走向智能化的重要一步。移動機器人需要在未知環(huán)境中估計出自身的位置并且能夠描繪出周圍的環(huán)境,無需人類的交互也能完成特定的任務(wù)。早期移動機器人主要是依靠激光雷達、聲吶,在空間中進行移動,最后將空間點映射到二維地圖上。隨著相機種類的增加和計算機視覺的發(fā)展,依賴相機的SLAM系統(tǒng)日益豐富。相機相比于激光雷達,價格低廉,功率較低,獲取信息豐富,使得裝有相機的SLAM系統(tǒng)在學術(shù)界和工業(yè)界應(yīng)用越來越廣泛。基于視覺的SLAM系統(tǒng)被稱作是V-SLAM（Visual SLAM）。本文重點針對相機定位和點云感知兩個問題開展研究,主要創(chuàng)新工作如下:1)針對相機定位提出了一種新的基于平面標記的相機位姿計算方法,設(shè)計了兩個分離共面圓標記,基于該標記圖像,可以直接計算出相機位姿的參數(shù)。本方法不需要在多點之間進行匹配,只要單幅圖片即可估計出相機位姿。此外,由于使用的特征是共面圓的邊緣信息,即使... 

【文章來源】：南京信息工程大學江蘇省

【文章頁數(shù)】：67 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

針孔相機模型中的相似關(guān)系

圖.捅形姿宜放盛類直

南京信息工程大學碩士學位論文第三章 基于兩個共面圓的無匹配相機位姿計算，學術(shù)界和工業(yè)界涌現(xiàn)了大量基于標記定位的算法。但是標記的4]為了保證算法的魯棒性和準確性，提出了一種比較復雜的編碼目yaz 設(shè)計的標記相當復雜，在自然場景和生活場景中不容易獲得，。


本文編號：3576635