基于深度視覺的室內移動機器人SLAM算法研究.pdf

1、隨著計算機技術和傳感器技術的迅速發(fā)展，人們對機器人的智能化程度要求越來越高，而利用移動機器人對未知環(huán)境的感知則是機器人智能化研究的熱點和難點。移動機器人的即時定位與地圖創(chuàng)建(SLAM,Simultaneous Localization and Mapping)則是其中一個重要的基本問題，有效地解決SLAM問題被認為是真正實現(xiàn)移動機器人智能化的關鍵技術之一。近些年來，隨著計算機視覺研究的發(fā)展，視覺傳感器逐漸地被應用到SLAM問題中去，因此

2、，視覺SLAM逐漸興起成為了SLAM研究領域中的重要研究方向。
　　本文利用新型視覺傳感器 Kinect作為深度視覺傳感器，對于室內移動機器人視覺SLAM算法進行相關研究，針對傳統(tǒng)激光掃描儀在地圖創(chuàng)建中的缺點，提出了基于Kinect深度數(shù)據(jù)模擬激光掃描的二維SLAM算法；同時為了彌補單純的二維地圖應用范圍較窄的問題，提出了一種基于Kinect的移動機器人三維SLAM方法，以便與二維地圖相結合而大大擴展其應用范圍。本文主要研究內容包

3、括*：
　　首先，介紹了本課題研究中所使用的Kinect傳感器的主要結構及其相關工作原理，同時結合 PowerBotTM型移動機器人搭建了統(tǒng)一的實驗平臺；同時定義了移動機器人SLAM問題中的坐標系統(tǒng)模型以及環(huán)境地圖模型，并說明了本文創(chuàng)建二維地圖時采用的柵格地圖表示方法，為文章后續(xù)的相關實驗結果對比設定了統(tǒng)一的移動機器人坐標系統(tǒng)模型以及地圖表示方式。
　　其次，針對傳統(tǒng)激光掃描儀在進行地圖創(chuàng)建過程中僅能檢測特定平面中的障礙物的

4、問題，提出了一種基于Kinect深度數(shù)據(jù)模擬激光掃描數(shù)據(jù)的SLAM算法進行室內環(huán)境的二維地圖創(chuàng)建，所提方法通過Kinect傳感器采集室內環(huán)境的彩色圖像和深度圖像，然后通過模擬激光掃描的方法獲得對應的點云數(shù)據(jù)，同時本文還采用了一個Kinect模擬激光掃描儀的簡單模擬方式，以此來減少模擬轉換時間，從而增加地圖創(chuàng)建的實時性，最后成功建立出更詳細、更接近真實環(huán)境的二維地圖。
　　最后，分析了二維地圖所具有的信息量單一導致其應用范圍比較窄的