【摘要】：移動機器人在工業(yè)生產(chǎn)、生活服務(wù)、災(zāi)害救援、環(huán)境探測等領(lǐng)域有著廣泛的需求與應(yīng)用,其中導航問題是其技術(shù)領(lǐng)域的研究熱點之一。隨著計算機視覺技術(shù)的發(fā)展,基于視覺傳感器的即時定位與地圖構(gòu)建(Simultaneous Localization And Mapping,SLAM)也得到了深入的研究。目前,針對視覺SLAM的研究主要集中在軌跡優(yōu)化以及三維環(huán)境重建等方面,將其應(yīng)用于移動機器人導航的研究還相對較少。本文以移動機器人導航為應(yīng)用背景,主要針對于導航系統(tǒng)設(shè)計、視覺SLAM算法和路徑規(guī)劃等方面展開分析和研究。論文的主要研究工作如下:(1)提出一種基于圖優(yōu)化的視覺SLAM導航方法。該導航方法以RGB-D相機作為視覺傳感器,利用基于特征匹配的方法實現(xiàn)SLAM前端的運動估計與回環(huán)檢測,并通過圖優(yōu)化的方法完成SLAM后端中的位姿與地圖點優(yōu)化。利用優(yōu)化后的位姿圖構(gòu)建出適合于移動機器人導航的八叉樹地圖以及二維投影柵格地圖,在柵格地圖的基礎(chǔ)上通過全局路徑規(guī)劃與局部路徑規(guī)劃方法相結(jié)合的方式獲得移動機器人導航的全局最優(yōu)無碰撞軌跡。(2)提出一種基于特征點匹配的RGB-D SLAM算法。首先利用基于四叉樹的圖像分割方法對圖像進行均勻特征提取,然后通過基于雙向K最近鄰(K Nearest Neighbor,KNN)與進步采樣一致性(Progressive Sample Consensus,PROSAC)的誤匹配剔除方法剔除外點。最后利用關(guān)鍵幀的方式構(gòu)建回環(huán)并進行位姿優(yōu)化,通過優(yōu)化后的關(guān)鍵幀位姿圖構(gòu)建環(huán)境點云地圖以及導航地圖。(3)提出一種基于柵格地圖的移動機器人路徑規(guī)劃算法。首先針對于全局路徑規(guī)劃問題,利用局部勢場A*(Local Potential Field-A*,LPF-A*)算法對柵格地圖模型進行局部障礙物勢場檢測。然后在傳統(tǒng)A*算法代價函數(shù)的基礎(chǔ)上增加柵格節(jié)點的局部勢場函數(shù),并通過方向一致性來提取關(guān)鍵節(jié)點得到全局路徑局部目標點。最后融合自適應(yīng)參數(shù)動態(tài)窗口法(Adaptive Parameters Dynamic Window Approach,APDWA)實現(xiàn)局部路徑規(guī)劃,將朝向目標函數(shù)設(shè)為全局路徑中的關(guān)鍵點,同時自適應(yīng)設(shè)置朝向角評價函數(shù)的參數(shù),在滿足全局最小偏移軌跡的條件下提高搜索效率。
【學位授予單位】：武漢理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TP242
【圖文】：

化問題通常分為基于濾波器的優(yōu)化方法 優(yōu)化問題中，都是圍繞基于濾波器的 SLAM 中的應(yīng)用[2,5,8]。但是基于濾法通�；隈R爾可夫性，即K 時刻的前的時刻所有的狀態(tài)都無關(guān)，這樣在 況。而非線性優(yōu)化方法在進行狀態(tài)估濾波器方法而言，在一定程度上能夠果。其次，使用 EKF 進行狀態(tài)估計生極大的計算量，無法適用于大規(guī)模于圖優(yōu)化的 SLAM 方法[45]，該算法保這些全局的信息來對移動機器人的位為移動機器人位姿之間的約束關(guān)系，器人不同位姿之間的約束關(guān)系，位姿

3.3.1 特征匹配實驗結(jié)果及分析前文分別對 SIFT、SURF、ORB 等特征進行了原理分析，在此通過多組實驗對比不同特征點提取算法的優(yōu)缺點，選用 TUMfr2 數(shù)據(jù)集中的 20 張相鄰幀圖片進行特征檢測，為了使得實驗數(shù)據(jù)具有可比性，對于不同算法需要設(shè)置不同的閾值使得最終提取的特征點數(shù)目相近。不同特征點提取算法的效果如圖 3-5 所示（a）SIFT 特征 （b）SURF 特征

用的時間最少，SIFT算法在提取特征點時所用的時間最長ORB 算法的基礎(chǔ)上進行網(wǎng)格計算與四叉樹分配節(jié)點得到的長于 ORB 算法，但仍小于其它兩種特征提取算法。從圖原始 ORB 特征的分布往往比較集中，不利于圖像的匹配割方法對 ORB 特征點進行均勻化能夠顯著改善特征點的合度來表示 ORB 特征點之間的離散程度，設(shè)總的提取的征點周圍 3 個像素點鄰域內(nèi)存在特征點的點數(shù)為iN ，那么（3-13）所示。iNNθ = 的 20 幀圖像進行聚合度的分析，得到的結(jié)果如圖 3-7 所示

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本文編號：2783241