基于RGB-D傳感器的移動(dòng)機(jī)器人SLAM問(wèn)題研究.pdf

1、移動(dòng)機(jī)器人進(jìn)入未知環(huán)境時(shí)，不僅要根據(jù)已知的機(jī)器人位姿建立環(huán)境地圖，獲取環(huán)境的空間模型，而且需要根據(jù)已獲得的環(huán)境地圖，確定機(jī)器人新的位姿，稱為同時(shí)定位與建圖(Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)問(wèn)題。本文將RGB-D信息應(yīng)用于機(jī)器人視覺(jué)導(dǎo)航，通過(guò)隨機(jī)滑動(dòng)窗匹配算法，改善了自主導(dǎo)航算法的閉環(huán)檢測(cè)過(guò)程，提高了視覺(jué)導(dǎo)航系統(tǒng)魯棒性。
　　首先，本文根據(jù)研究現(xiàn)狀分析了基于視覺(jué)傳感器的移動(dòng)機(jī)器

2、人自主導(dǎo)航發(fā)展現(xiàn)狀，并在總結(jié)各種SLAM算法的特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，選擇受認(rèn)知和神經(jīng)科學(xué)啟發(fā)的RatSLAM作為本文的研究算法。
　　其次，通過(guò)深入分析RatSLAM的特點(diǎn)，發(fā)現(xiàn)在大范圍長(zhǎng)時(shí)間的自主導(dǎo)航過(guò)程中，由于光線、季節(jié)以及場(chǎng)景的變化，致使圖像信息發(fā)生了較大變化，單靠從單目攝像機(jī)采集的圖像信息提取特征進(jìn)行匹配的準(zhǔn)確率不高，導(dǎo)致閉環(huán)檢測(cè)算法成功率和準(zhǔn)確率均受到限制。本文提出引入深度信息(Depth Information)，結(jié)合原有的圖

3、像信息構(gòu)成RGB-D信息，可以有效應(yīng)對(duì)環(huán)境光線、季節(jié)的變化以及圖像中的運(yùn)動(dòng)模糊現(xiàn)象給閉環(huán)檢測(cè)帶來(lái)的挑戰(zhàn)，提升SLAM系統(tǒng)的魯棒性。
　　針對(duì)RGB-D信息，本文在RatSLAM閉環(huán)檢測(cè)算法基礎(chǔ)上提出了一種隨機(jī)滑動(dòng)窗的匹配算法，有效降低了噪聲的干擾，進(jìn)一步提高了閉環(huán)檢測(cè)的準(zhǔn)確率。
　　最后，本文基于實(shí)驗(yàn)室的移動(dòng)機(jī)器人平臺(tái)進(jìn)行了室內(nèi)導(dǎo)航實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，通過(guò)引入RGB-D信息，RatSLAM的閉環(huán)檢測(cè)準(zhǔn)確率和匹配率都有顯著提升