同時(shí)定位與建圖(SLAM)自出現(xiàn)以來(lái),一直就是機(jī)器人領(lǐng)域和計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)。單目攝像機(jī)以其低廉的價(jià)格,采集到的蘊(yùn)含著周圍場(chǎng)景豐富信息的圖像,一直吸引著SLAM研究者的注意力。然而通過(guò)單目相機(jī)解算位姿和恢復(fù)環(huán)境場(chǎng)景結(jié)構(gòu)在遇到遮擋、快速運(yùn)動(dòng)、紋理稀疏區(qū)域、紋理相似局域時(shí)不能很好的工作,而且單目視覺(jué)還存在飽受詬病的尺度問(wèn)題。IMU是一種內(nèi)感受型傳感器,可以感知機(jī)器人或載體本身的運(yùn)動(dòng)。由于存在傳感器測(cè)量誤差,無(wú)論是純慣性導(dǎo)航還是純視覺(jué)解決方案,單純依靠遞歸操作都不可避免地會(huì)導(dǎo)致累積誤差。低精度的IMU由于隨機(jī)游走的噪聲的存在,IMU遞推結(jié)果會(huì)在短時(shí)間內(nèi)很快變得誤差較大。將內(nèi)感受型傳感器與外感受型傳感器融合是我們實(shí)現(xiàn)不同傳感器之間優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)的一個(gè)方案。IMU與相機(jī)正是這樣一套內(nèi)外結(jié)合的傳感器融合方案。這兩種傳感器都可以估計(jì)載體的相對(duì)位姿,將其融合可以有效的抑制累積誤差。此外,因?yàn)槭遣煌N類的傳感器,信息來(lái)源不同,這使得IMU的偏移在融合中可以被觀測(cè)到,并在后端(優(yōu)化)中被有效的估計(jì)。單眼視覺(jué)中缺乏絕對(duì)尺度的問(wèn)題也可以通過(guò)引入慣性信息來(lái)解決。本文設(shè)計(jì)了一種視覺(jué)慣性里程計(jì),將視覺(jué)信息與慣性信息融合,恢復(fù)了位姿的絕對(duì)尺度,實(shí)現(xiàn)了機(jī)器人位姿的準(zhǔn)確估計(jì)。在視覺(jué)處理部分,我們討論并實(shí)踐了通過(guò)提取ORB特征,進(jìn)行特征匹配后,基于多視圖幾何原理來(lái)估計(jì)相機(jī)位姿,恢復(fù)地圖點(diǎn)深度;標(biāo)定了 Kinect V2相機(jī),展示了標(biāo)定前后效果的變化。在慣性傳感器處理部分,詳細(xì)推導(dǎo)了 IMU預(yù)積分過(guò)程以用于視覺(jué)慣性信息的融合。我們討論了后端非線性優(yōu)化方法與基于濾波的方法的優(yōu)劣勢(shì),并最終選擇非線性優(yōu)化方法,設(shè)計(jì)了視覺(jué)慣性信息融合方程,以實(shí)現(xiàn)視覺(jué)慣性信息的融合。最后,我們基于視覺(jué)慣性信息能量融合方程,采用圖優(yōu)化的方案進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的分析表明,我們?cè)O(shè)計(jì)的視覺(jué)里程計(jì)達(dá)到了我們的預(yù)期目標(biāo),能夠有效的恢復(fù)場(chǎng)景尺度并估計(jì)位姿。本文所研究技術(shù)將為教育機(jī)器人在室內(nèi)場(chǎng)景中進(jìn)行其他更高層次的應(yīng)用,如自動(dòng)充電等,提供基礎(chǔ)。
【學(xué)位單位】：華中師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TP242;G434
【部分圖文】：

ＬｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎａｎｄＭａｐｐｉｎｇ），即“同時(shí)定位與地圖構(gòu)建”。它是指搭載特定傳感器的主??體，在沒(méi)有環(huán)境先驗(yàn)信息的情況下，于運(yùn)動(dòng)過(guò)程中建立環(huán)境的模型，同時(shí)估計(jì)自己??的運(yùn)動(dòng)［１］。ＳＬＡＭ過(guò)程如圖１．１所示。??２?＿點(diǎn)?Ａ???觀＿模型?Ａ???涵難?．ｚ，’?／丨??圖１．１?ＳＬＡＭ過(guò)程??當(dāng)機(jī)器人處在一個(gè)陌生的、沒(méi)有先驗(yàn)的環(huán)境中，我們希望知道機(jī)器人自身的位??置和它周圍的環(huán)境是怎樣的。??１??

ＬｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎａｎｄＭａｐｐｉｎｇ），即“同時(shí)定位與地圖構(gòu)建”。它是指搭載特定傳感器的主??體，在沒(méi)有環(huán)境先驗(yàn)信息的情況下，于運(yùn)動(dòng)過(guò)程中建立環(huán)境的模型，同時(shí)估計(jì)自己??的運(yùn)動(dòng)［１］。ＳＬＡＭ過(guò)程如圖１．１所示。??２?＿點(diǎn)?Ａ???觀＿模型?Ａ???涵難?．ｚ，’?／丨??圖１．１?ＳＬＡＭ過(guò)程??當(dāng)機(jī)器人處在一個(gè)陌生的、沒(méi)有先驗(yàn)的環(huán)境中，我們希望知道機(jī)器人自身的位??置和它周圍的環(huán)境是怎樣的。??１??

?＼?＾Ａ．??圖１．２利用ＳＬＡＭ技術(shù)構(gòu)建的地圖的種類和應(yīng)用??在現(xiàn)在的ＳＬＡＭ方案中，不同的傳感器的選擇會(huì)帶來(lái)不同的方案。目前，比較??常用的傳感器有激光雷達(dá)、攝像機(jī)、慣性傳感單元ＯＭＵ）等等。基于激光雷達(dá)的??定位精度高，速度快，但是高精度的激光雷達(dá)一般價(jià)格比較昂貴［２］。相機(jī)有單目相??機(jī)、雙目相機(jī)、ＲＧＢ－Ｄ相機(jī)（如Ｋｉｎｅｃｔ），現(xiàn)在還有事件相機(jī)（Ｅｖｅｎｔｃａｍｅｒａ）等。??相機(jī)作為一種外感受型傳感器，能夠拍攝高分辨率的圖像，而圖像能夠提供周圍環(huán)??境的豐富信息。利用這些信息，機(jī)器人可以感知周圍環(huán)境，建立周圍的環(huán)境的模型，??２??
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本文編號(hào)：2864222