應(yīng)用語(yǔ)義分割優(yōu)化的移動(dòng)機(jī)器人同時(shí)定位與地圖構(gòu)建
發(fā)布時(shí)間:2023-06-03 19:53
ORBSLAM2 是一款基于 ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF,快速特征點(diǎn)提取和描述算法)圖像特征的視覺(jué)SLAM(Simultaneous Localization and Mapping,同時(shí)定位與地圖構(gòu)建)系統(tǒng),是現(xiàn)代SLAM系統(tǒng)中做的非常完善和實(shí)用的系統(tǒng)之一,其在實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性上的優(yōu)勢(shì)得到了諸多研究者的關(guān)注和認(rèn)可。本文首先對(duì)ORBSLAM2系統(tǒng)的軟件流程和數(shù)學(xué)理論進(jìn)行了分析和研究,然后以機(jī)器人Turetlebot2為實(shí)驗(yàn)研究平臺(tái),在機(jī)器人操作系統(tǒng)ROS中完成了對(duì)原有系統(tǒng)的改進(jìn):通過(guò)增加語(yǔ)義分割環(huán)節(jié)提高了系統(tǒng)動(dòng)態(tài)場(chǎng)景下的穩(wěn)定性;增加了實(shí)時(shí)地圖構(gòu)建的功能,建立起適用于后期避障和導(dǎo)航的三維地圖。本文將改進(jìn)系統(tǒng)在仿真環(huán)境和實(shí)際場(chǎng)景下分別進(jìn)行了測(cè)試,測(cè)試結(jié)果證明了改進(jìn)系統(tǒng)的優(yōu)越性。本文完成了以下研究工作:(1)分析了 ORBSLAM2系統(tǒng)的軟件架構(gòu)和流程,并對(duì)其中的ORB特征算法,位姿估計(jì),非線性優(yōu)化,回環(huán)檢測(cè)等理論和應(yīng)用問(wèn)題進(jìn)行了分析和研究,同時(shí)對(duì)ORBSLAM2...
【文章頁(yè)數(shù)】:71 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
1 緒論
1.1 課題研究背景及意義
1.2 SLAM領(lǐng)域研究現(xiàn)狀
1.2.1 濾波器方法與非線性優(yōu)化方法
1.2.2 特征點(diǎn)法與直接法
1.2.3 典型的SLAM工程
1.3 論文的主要研究?jī)?nèi)容和章節(jié)安排
2 基于ORB特征點(diǎn)的視覺(jué)SLAM系統(tǒng)-ORBSLAM2
2.1 ORBSLAM2中的非線性優(yōu)化問(wèn)題
2.1.1 非線性最小二乘問(wèn)題的定義
2.1.2 非線性最小二乘問(wèn)題的求解
2.2 ORBSLAM2軟件系統(tǒng)框架
2.2.1 ORBSLAM2系統(tǒng)的軟件流程
2.2.2 ORB特征點(diǎn)的原理
2.2.3 相機(jī)位姿跟蹤
2.2.4 局部地圖維護(hù)
2.2.5 回環(huán)檢測(cè)與全局優(yōu)化后端
2.3 本章小結(jié)
3 應(yīng)用語(yǔ)義分割優(yōu)化的ORBSLAM2
3.1 傳統(tǒng)ORBSLAM2的位姿估計(jì)
3.1.1 位姿的估計(jì)與優(yōu)化
3.1.2 傳統(tǒng)位姿估計(jì)的缺點(diǎn)
3.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SegNet
3.3 SegNet優(yōu)化的ORBSLAM2
3.3.1 SegNet語(yǔ)義分割函數(shù)
3.3.2 分割結(jié)果可視化
3.3.3 完整數(shù)據(jù)集測(cè)試
3.4 本章小結(jié)
4 基于OctoMap的三維地圖構(gòu)建
4.1 OctoMap庫(kù)
4.1.1 OctoMap庫(kù)簡(jiǎn)介
4.1.2 OctoMap的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及更新
4.2 基于OctoMap的ORBSLAM2三維地圖構(gòu)建
4.2.1 OctoMap建圖功能流程
4.2.2 建圖關(guān)鍵幀選擇策略
4.3 公共數(shù)據(jù)集測(cè)試實(shí)驗(yàn)
4.4 本章小結(jié)
5 移動(dòng)機(jī)器人平臺(tái)的測(cè)試及實(shí)驗(yàn)結(jié)果
5.1 TurtleBot2機(jī)器人實(shí)驗(yàn)平臺(tái)
5.2 機(jī)器人操作系統(tǒng)
5.2.1 ROS的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和基本概念
5.2.2 ROS的相關(guān)工具介紹
5.2.3 ORBSLAM2在TurtleBot2上的運(yùn)行
5.3 改進(jìn)的ORBSLAM2實(shí)驗(yàn)
5.4 增加建圖功能的系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)
5.5 本章小結(jié)
6 結(jié)論與展望
6.1 研究工作總結(jié)
6.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
作者簡(jiǎn)歷及攻讀碩士學(xué)位期間的科研成果
本文編號(hào):3829937
【文章頁(yè)數(shù)】:71 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
1 緒論
1.1 課題研究背景及意義
1.2 SLAM領(lǐng)域研究現(xiàn)狀
1.2.1 濾波器方法與非線性優(yōu)化方法
1.2.2 特征點(diǎn)法與直接法
1.2.3 典型的SLAM工程
1.3 論文的主要研究?jī)?nèi)容和章節(jié)安排
2 基于ORB特征點(diǎn)的視覺(jué)SLAM系統(tǒng)-ORBSLAM2
2.1 ORBSLAM2中的非線性優(yōu)化問(wèn)題
2.1.1 非線性最小二乘問(wèn)題的定義
2.1.2 非線性最小二乘問(wèn)題的求解
2.2 ORBSLAM2軟件系統(tǒng)框架
2.2.1 ORBSLAM2系統(tǒng)的軟件流程
2.2.2 ORB特征點(diǎn)的原理
2.2.3 相機(jī)位姿跟蹤
2.2.4 局部地圖維護(hù)
2.2.5 回環(huán)檢測(cè)與全局優(yōu)化后端
2.3 本章小結(jié)
3 應(yīng)用語(yǔ)義分割優(yōu)化的ORBSLAM2
3.1 傳統(tǒng)ORBSLAM2的位姿估計(jì)
3.1.1 位姿的估計(jì)與優(yōu)化
3.1.2 傳統(tǒng)位姿估計(jì)的缺點(diǎn)
3.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SegNet
3.3 SegNet優(yōu)化的ORBSLAM2
3.3.1 SegNet語(yǔ)義分割函數(shù)
3.3.2 分割結(jié)果可視化
3.3.3 完整數(shù)據(jù)集測(cè)試
3.4 本章小結(jié)
4 基于OctoMap的三維地圖構(gòu)建
4.1 OctoMap庫(kù)
4.1.1 OctoMap庫(kù)簡(jiǎn)介
4.1.2 OctoMap的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及更新
4.2 基于OctoMap的ORBSLAM2三維地圖構(gòu)建
4.2.1 OctoMap建圖功能流程
4.2.2 建圖關(guān)鍵幀選擇策略
4.3 公共數(shù)據(jù)集測(cè)試實(shí)驗(yàn)
4.4 本章小結(jié)
5 移動(dòng)機(jī)器人平臺(tái)的測(cè)試及實(shí)驗(yàn)結(jié)果
5.1 TurtleBot2機(jī)器人實(shí)驗(yàn)平臺(tái)
5.2 機(jī)器人操作系統(tǒng)
5.2.1 ROS的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和基本概念
5.2.2 ROS的相關(guān)工具介紹
5.2.3 ORBSLAM2在TurtleBot2上的運(yùn)行
5.3 改進(jìn)的ORBSLAM2實(shí)驗(yàn)
5.4 增加建圖功能的系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)
5.5 本章小結(jié)
6 結(jié)論與展望
6.1 研究工作總結(jié)
6.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
作者簡(jiǎn)歷及攻讀碩士學(xué)位期間的科研成果
本文編號(hào):3829937
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