基于三維相機(jī)的三維地圖創(chuàng)建與優(yōu)化的關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、本論文主要研究了基于三維攝像機(jī)的移動(dòng)機(jī)器人三維彩色地圖創(chuàng)建與定位問(wèn)題，討論了關(guān)鍵幀提取與閉合路徑檢測(cè)技術(shù)，并在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了對(duì)地圖的優(yōu)化。其主要工作如下：
　　首先，本文選擇Kinect三維攝像機(jī)來(lái)獲取三維信息，并結(jié)合Pioneer移動(dòng)機(jī)器人組成實(shí)驗(yàn)硬件設(shè)備。在基于PCL(Point Cloud Library)點(diǎn)云庫(kù)的基礎(chǔ)上，搭建了移動(dòng)機(jī)器人三維地圖創(chuàng)建與定位的研發(fā)裝置。
　　其次，本文提出了一套完整的三維彩色地圖創(chuàng)建與定

2、位方案。介紹了機(jī)器人位姿的描述與坐標(biāo)變換，結(jié)合6D SLAM參數(shù)模型，借助ORB(Oriented FAST andRotated BRIEF)算法進(jìn)行特征點(diǎn)提取和匹配，完成基于ICP(Iterative ClosestPoint)算法的機(jī)器人三維運(yùn)動(dòng)估計(jì)；在機(jī)器人初始位姿的基礎(chǔ)上，建立三維地圖初始化和更新機(jī)制，并顯示初步創(chuàng)建的三維地圖與定位信息。通過(guò)對(duì)理論值與真實(shí)值的實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析，證明了運(yùn)動(dòng)估計(jì)和地圖創(chuàng)建與定位方案的可靠性。但該方案存

3、在累積誤差使得地圖發(fā)生變形且運(yùn)算量大，故需要進(jìn)一步優(yōu)化。
　　針對(duì)上述問(wèn)題，本文提出了基于關(guān)鍵幀的閉合環(huán)路檢測(cè)和基于關(guān)鍵幀的地圖創(chuàng)建與優(yōu)化的解決方案。在研究閉合路徑檢測(cè)前，對(duì)基于關(guān)鍵幀提取法和歐氏距離剔除法的簡(jiǎn)單閉合路徑檢測(cè)方案進(jìn)行了改進(jìn)，并創(chuàng)新性提出了結(jié)合熵率、特征點(diǎn)對(duì)數(shù)與距離等綜合提取的方案，實(shí)驗(yàn)在雷同與非雷同環(huán)境下驗(yàn)證了提取關(guān)鍵幀技術(shù)的魯棒性；在研究閉合路徑檢測(cè)的基礎(chǔ)上，創(chuàng)新性提出基于歐氏距離剔除的閉合路徑檢測(cè)方法，并用特征

4、點(diǎn)對(duì)數(shù)作初步的閉合路徑檢測(cè)，后用幀間熵率與歐氏距離進(jìn)一步驗(yàn)證分析，確保閉合路徑檢測(cè)的正確。實(shí)驗(yàn)分析了簡(jiǎn)單軌跡、復(fù)雜軌跡與多閉合路徑軌跡等情形下的閉合路徑檢測(cè)效果，保證了檢測(cè)的穩(wěn)定性與一致性。
　　最后在關(guān)鍵幀的閉合路徑檢測(cè)結(jié)果的基礎(chǔ)上，應(yīng)用隨機(jī)梯度下降（SGD，Stochastic Gradient Descent）的方法對(duì)地圖進(jìn)行優(yōu)化。并實(shí)驗(yàn)分析了優(yōu)化前后基于關(guān)鍵幀地圖創(chuàng)建的各項(xiàng)指標(biāo)及創(chuàng)建效果，結(jié)果表明優(yōu)化提高了三維地圖創(chuàng)建與定