多传感器融合的移动机器人三维地图构建

论文摘要

随着人工智能和计算机技术的迅速发展,智能移动机器人在大众服务、未知环境探索、科技强国等领域得到越来越广泛的应用,因此研究移动机器人自主定位和导航一直是移动机器人领域研究的热点和难点。在移动机器人的自主定位和导航过程中移动机器人的三维地图构建则是其中一个重要的基本问题,有效地解决三维地图构建问题被认为是真正实现智能移动机器人的关键技术之一。近年来随着多传感器融合的技术的不断发展,基于多传感器融合技术实现移动机器人三维地图构建逐渐成为一个重要的研究方向。本文首先介绍了移动机器人多传感融合技术及三维地图构建的研究现状,分析了当前研究成果的优缺点。然后在当前的研究成果基础上提出一套多传感器融合的移动机器人的三维地图构建方案。该方案由移动机器人搭载视觉-惯性测量设备结合传感器标定、视觉跟踪、关键帧提取、闭环检测及地图优化算法实现结构化的室内三维地图构建。最后提出了目前三维地图构建中存在的不足和难点问题。在视觉跟踪模块提出将LK光流与特征点相结合的环形匹配跟踪算法,在保证跟踪质量的同时能快速的实现系统的初始化。其次,在关键帧提取模块中将视差约束和特征匹配数量约束与间隔帧数约束结合取得了较好的关键帧提取效果。接着,采用基于DBoW2的词袋模型实现地图构建过程中的闭环检测。然后,通过提出的惯性-视觉传感器融合的优化算法实现地图的优化。最后搭建实验平台对本文的多传感器融合的移动机器人三维地图构建算法进行验证。本文使用EuRoC提供的标准测试数据集对本文的算法进行测试与对比分析,并使用TurtleBot2机器人平台搭载视觉-惯性传感器进行真实环境下的算法测试。实验结果表明本文所提出的多传感器融合的移动机器人三维地图构建算法比视觉SLAM精度更高,鲁棒性更好,由此也证明了本文算法有效性。

论文目录

摘要

abstract

1.绪论

1.1 课题研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 移动机器人多传感器融合研究现状

1.2.2 移动机器人三维地图构建研究现状

1.3 本文主要工作

1.3.1 主要研究内容

1.3.2 本文章节安排

2.系统总体设计方案

2.1 三维地图构建系统需求分析

2.2 三维地图构建系统总体设计

2.2.1 三维地图构建系统层次

2.2.2 系统实现方案

2.3 本章小结

3 多传感器系统融合标定

3.1 双目相机标定

3.1.1 相机模型

3.1.2 单目相机标定

3.1.3 双目相机标定

3.1.4 标定实验结果及分析

3.2 相机-IMU系统融合标定

3.2.1 系统融合标定

3.2.2 标定实验结果及分析

3.3 本章小结

4 多传感器融合的三维地图构建

4.1 多传感器融合系统初始化

4.1.1 IMU预积分模型

4.1.2 视觉跟踪及匹配

4.1.3 双目相机-IMU融合系统初始化

4.2 三维地图构建系统前端算法

4.2.1 关键帧选择策略

4.2.2 三维场景重建

4.3 多传感器融合的地图优化

4.3.1 地图优化

4.3.2 边缘化过程

4.4 闭环检测与闭环优化

4.4.1 词袋模型

4.4.2 相似度计算

4.4.3 闭环验证及闭环优化

4.5 本章小结

5 系统实现及测试

5.1 移动机器人实验平台

5.2 系统前端处理实验

5.2.1 视觉跟踪实验

5.2.2 系统初始化实验

5.2.3 关键帧提取实验

5.2.4 三维场景重建实验

5.3 地图构建与优化实验

5.3.1 地图优化实验

5.3.2 闭环检测与优化实验

5.4 本章小结

结论

致谢

参考文献

攻读硕士学位期间发表的学术论文及研究成果

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 包川

导师: 刘桂华

关键词: 多传感器融合,移动机器人,三维地图构建,地图优化,双目视觉

来源: 西南科技大学

年度: 2019

分类: 基础科学,信息科技

专业: 自然地理学和测绘学,自动化技术

单位: 西南科技大学

基金: 核辐射环境机器人关键技术研究项目

分类号: TP242;P28

总页数: 87

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多传感器融合的移动机器人三维地图构建

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