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文檔簡(jiǎn)介
1、近年來(lái),SLAM(Simultaneous Location and Mapping,同步定位與地圖構(gòu)建)系統(tǒng)已經(jīng)成為研究熱點(diǎn)之一,SLAM問(wèn)題可以描述為:機(jī)器人在未知環(huán)境中從一個(gè)未知位置開(kāi)始移動(dòng),在移動(dòng)過(guò)程中根據(jù)位置估計(jì)和三維地圖進(jìn)行自身定位,同時(shí)在自身定位的基礎(chǔ)上建造增量式地圖,從而實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的自主定位和導(dǎo)航[1]。實(shí)時(shí)三維地圖構(gòu)建能力是機(jī)器人得以自主執(zhí)行任務(wù)的基礎(chǔ):使用隨身攜帶的傳感器,快速生成相關(guān)地圖,從而完成任務(wù)。本論文對(duì)基于
2、RGBD相機(jī)的SLAM系統(tǒng)進(jìn)行了研究,主要取得的研究成果如下:
1,深入分析了基于RGBD相機(jī)的SLAM系統(tǒng)的一般性框架。該框架主要由以下三部分組成:前端,基于RGBD相機(jī)的數(shù)據(jù)采集與點(diǎn)云序列配準(zhǔn);后端,通過(guò)閉環(huán)檢測(cè)和圖像優(yōu)化對(duì)配準(zhǔn)結(jié)果進(jìn)行全局優(yōu)化;渲染,創(chuàng)建一幅3D(Three-Dimension,三維)占用概率圖來(lái)指導(dǎo)機(jī)器人進(jìn)行導(dǎo)航和完成任務(wù)。
2,對(duì)對(duì)應(yīng)觀測(cè)點(diǎn)的查找與匹配進(jìn)行了研究。對(duì)應(yīng)觀測(cè)點(diǎn)檢測(cè)是求解剛體變換
3、矩陣進(jìn)行一對(duì)點(diǎn)云配準(zhǔn)時(shí)會(huì)遇到的問(wèn)題,為此可以在不同的點(diǎn)云上查找特征點(diǎn)并以此作為觀測(cè)點(diǎn),而關(guān)于三維點(diǎn)云的特征檢測(cè)和特征描述子,目前并沒(méi)有比較好的算法。本文通過(guò)二維特征點(diǎn)間接獲得三維特征點(diǎn)。然后可以采用RANSAC(Random Sample Consensus,隨機(jī)采樣一致性)估計(jì)算法對(duì)匹配點(diǎn)對(duì)進(jìn)行懲罰。
3,實(shí)現(xiàn)了適用于RGBD-SLAM技術(shù)應(yīng)用背景下的一致球擴(kuò)展模塊。該模塊主要是利用點(diǎn)云的空間結(jié)構(gòu)特性對(duì)已檢測(cè)到的錯(cuò)誤匹配點(diǎn)進(jìn)
4、行懲罰,對(duì)剩下的匹配點(diǎn)進(jìn)行有效地增量式擴(kuò)展,最終改善配準(zhǔn)結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法切實(shí)可行。
4,提出了CSE-RGBDSLAM(RGBD-SLAM System Combined with Corresponding Spheres,融合一致球擴(kuò)展的RGBD-SLAM)系統(tǒng)。當(dāng)場(chǎng)景紋理信息缺乏、運(yùn)動(dòng)模糊或相似目標(biāo)物重復(fù)出現(xiàn)時(shí),Kinect采集的圖像數(shù)據(jù)特征點(diǎn)較少導(dǎo)致錯(cuò)誤的匹配結(jié)果,為此提出 CSE-RGBDSLAM系統(tǒng)。在該系
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