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1、移動(dòng)機(jī)器人定位技術(shù)作為實(shí)現(xiàn)機(jī)器人自主導(dǎo)航的關(guān)鍵技術(shù),成為該行業(yè)的研究熱點(diǎn)。定位技術(shù)主要依賴從圖像中提取三維立體信息實(shí)現(xiàn),根據(jù)對(duì)圖像數(shù)據(jù)的不同處理方式,人們提出了許多優(yōu)秀的視覺里程計(jì)估計(jì)算法,這些算法各有優(yōu)缺點(diǎn)。本文獲取多種場(chǎng)景的圖像序列,對(duì)基于特征點(diǎn)法和直接法的視覺里程計(jì)算法的魯棒性和精確性等方面進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析。在此基礎(chǔ)上提出了基于環(huán)境特征的里程計(jì)選擇算法,該算法更適用于環(huán)境發(fā)生退化的情況。為驗(yàn)證該算法的正確性選擇不同的室內(nèi)環(huán)境進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)
2、,驗(yàn)證了該方法的有效性。論文主要完成以下工作:
首先,設(shè)計(jì)基于Kinect V2的視覺感知系統(tǒng),進(jìn)行環(huán)境信息的采集,獲取彩色圖像和深度圖像數(shù)據(jù)集。對(duì)幾種常見的深度值獲取方法進(jìn)行分析比較,實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了基于Kinect V2視覺平臺(tái)獲取深度值的便捷性。為矯正攝像機(jī)的畸變和得到空間坐標(biāo)系與圖像坐標(biāo)系的對(duì)應(yīng)關(guān)系,對(duì)Kinect V2進(jìn)行了標(biāo)定,獲得了其內(nèi)外參數(shù)。
其次,構(gòu)建機(jī)器人定位模型,選擇不同場(chǎng)景的數(shù)據(jù)集,分別基于特征點(diǎn)和
3、直接基于像素信息的RGB-D視覺里程計(jì)方法實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)估計(jì),通過實(shí)驗(yàn)分析基于特征點(diǎn)和直接基于全部像素信息的視覺里程計(jì)算法的性能,本文提出了基于環(huán)境特征的里程計(jì)選擇算法,把提取到的特征點(diǎn)數(shù)作為監(jiān)測(cè)值,將特征點(diǎn)法和直接法進(jìn)行融合,在視覺信息豐富的環(huán)境中采用基于特征點(diǎn)的算法完成定位估計(jì);而在視覺特征退化的環(huán)境中,采用基于像素信息的直接方法實(shí)現(xiàn)定位估計(jì)。
最后,為了驗(yàn)證所提出的基于環(huán)境特征的里程計(jì)選擇算法的有效性,使用基于KinectV2
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