融合激光與RGB-D相機的移動機器人自定位算法研究.pdf

1、隨著計算機科學與傳感器技術的不斷發(fā)展，機器人正朝向智能化和自主化發(fā)展，并開始走進家庭為人類服務。機器人的自定位、構建地圖和實時路徑規(guī)劃是實現機器人智能化和自主化的重要內容，而機器人的自定位技術又是機器人實現自主導航與構建地圖的重要前提，所以提高機器人定位精度對機器人的研究擁有非常重要的意義。
　　目前，國內外許多學者對機器人自定位進行了研究，主要傳感器采用里程計、激光測距儀、GPS及慣性傳感器等。隨著計算機視覺和圖像處理技術的發(fā)展

2、，基于視覺傳感器的定位技術可廣泛應用于機器人的定位系統。2010年微軟生產的Kinect攝像頭是一款RGB-D攝像機，在機器人領域得到了很好地應用。許多學者提出了RGB-D SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)算法，但此算法對圖像信息依賴性很大，在特別場景下會存在匹配錯誤，機器人的定位誤差將無法修正。
　　本文為了提高機器人自定位精度，對傳統的兩種定位方法從理論到實際進行了深入的實

3、驗分析，提出了一種室內環(huán)境下將激光測距和RGB-D相機視覺定位使用動態(tài)權重系數相融合的算法，來提高機器人定位精度。主要研究內容包括：
　　1.對機器人攜帶的三種傳感器：里程計、激光測距儀、RGB-D相機進行模型建立，分析了各自的誤差來源。
　　2.分析了EKF算法融合里程計和激光測距數據的機器人定位，從MATLAB仿真到機器人實際運動，討論了其算法的優(yōu)缺點。
　　3.對目前流行的RGB-D SLAM算法進行了分析討論，