检索结果-南通市图书馆

作者：翁卓荣华南理工大学

学位级别：硕士

即时定位与地图构建(Simultaneous Location and Mapping,SLAM)技术是目前移动机器人领域的研究热点。SLAM主要完成在没有先验知识的前提下实时估计移动机器人自身在环境中的位姿,并根据估计的位姿进行地图重建。目前大多数特征SLAM方... 详细信息

即时定位与地图构建(Simultaneous Location and Mapping,SLAM)技术是目前移动机器人领域的研究热点。SLAM主要完成在没有先验知识的前提下实时估计移动机器人自身在环境中的位姿,并根据估计的位姿进行地图重建。目前大多数特征SLAM方法都是基于特征点,但在纹理稀缺、光照变化大的室内环境中仅基于特征点的SLAM方法位姿估计精度会降低甚至位姿跟踪失败。针对上述问题,本文利用室内环境中点线面特征及曼哈顿世界,提出了一种基于曼哈顿世界和点线面特征综合的RGB-D SLAM算法,可用于室内环境的位姿估计和移动机器人室内导航。本文的主要工作内容为:(1)改进图像中的线特征提取和匹配过程,对提取的断裂、重复的线段进行合并,并利用图像间线段的成对几何属性和局部外观相似性改进图像间的线特征匹配,提高线特征的匹配精度;改进地图线的提取、重投影和更新过程,提高地图线的可靠性。(2)提出了基于点线面特征的位姿估计方法,采用正交参数化和普吕克参数化表示地图线,采用球坐标参数化表示平面,给出线特征和面特征的观测模型并推导出对应的雅克比矩阵,并在优化中增加垂直平面和平行平面对位姿的约束,提高位姿估计精度。(3)提出了基于均值漂移聚类算法和正交平面法相结合的曼哈顿坐标系提取方法以及基于曼哈顿坐标系的旋转估计,在曼哈顿世界场景下基于曼哈顿世界进行无漂移旋转估计,位移部分通过点线面特征跟踪,在非曼哈顿世界场景中,位姿估计切换回点线面特征跟踪,提高了曼哈顿坐标系提取的可靠性和位姿估计精度并扩展了算法适用场景。(4)提出了基于点线面特征观测信息的特征置信度,并把特征置信度加入到重投影误差方程中,从而降低不可靠的特征带来的干扰,进一步提高位姿估计的精度。(5)设计并构建了一套完整的基于曼哈顿世界和点线面特征的RGB-D SLAM系统,包括点线面特征提取及匹配、基于曼哈顿坐标系的旋转估计、位姿跟踪、局部建图、闭合回环以及地图重建,实验表明该系统具有较高的位姿估计精度和地图重建精度。(6)搭建手持平台和移动机器人平台,在实际室内场景中录制实验数据集,并在这些实际场景数据集上验证了本文提出的SLAM系统具有较好的可靠性和鲁棒性。

关键词： RGB-D SLAM 曼哈顿世界点线面特征位姿估计

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基于IMU和点线面特征综合的RGB-D SLAM算法研究

基于IMU和点线面特征综合的RGB-D SLAM算法研究

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作者：杨德华华南理工大学

学位级别：硕士

同时定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)是当前自主机器人领域中的研究热点。通过SLAM技术,机器人在缺少先验地图信息的情况下可以依靠自身搭载的传感器感知周围的环境信息和估计自身在环境中的位姿,并且根据估计... 详细信息

同时定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)是当前自主机器人领域中的研究热点。通过SLAM技术,机器人在缺少先验地图信息的情况下可以依靠自身搭载的传感器感知周围的环境信息和估计自身在环境中的位姿,并且根据估计的位姿构建地图。但目前大多数基于点特征的视觉SLAM算法在纹理稀缺、光照变化明显以及活动范围广的室内外场景中不能稳定准确地进行位姿估计,甚至出现定位失败的情况。针对上述问题,本文提出一种基于IMU和点线面特征综合的RGB-D SLAM算法,能够满足自主机器人在弱纹理、光照变化大等具有挑战性的室内外场景中的定位需求。本文的主要工作内容为:(1)对现有的EDLines线段提取算法做出改进,包括合并相似或者断裂线段、设置有效线段的最短长度阈值;根据均匀采样和最小二乘法的原理进行三维直线的提取,降低地图线检测的不确定性,并使用普吕克坐标和正交参数表示这两种方式表示地图线;对现有的平面提取算法做出改进,包括平面的相似性检测、区域占比检测,从而提高平面特征提取的准确性和完整性,并使用球坐标实现地图线的参数化。(2)提出了基于IMU与视觉点线面特征紧耦合的位姿估计方法,描述IMU和点线面特征的误差模型并推导出其对应的雅可比矩阵;将基于点线面特征观测信息的可信任度和平面之间的垂直或者平行约束关系加入到非线性优化的目标函数中,进一步提高位姿估计的准确性;将全局传感器添加到SLAM系统中与局部位姿进行松耦合,以提高系统的定位精度和稳定可靠性。(3)设计并搭建了一套完整的基于IMU和点线面综合的RGB-D SLAM系统,包括数据预处理与初始化、后端非线性优化、闭环检测与优化、全局传感器的全局约束、三维地图重建;在公开数据集和基于手持平台的实际场景数据集中进行实验测试,实验结果表明本文的SLAM系统具有较高的位姿估计精度、实时性、鲁棒性以及良好的场景适应性。

关键词： RGB-D SLAM 位姿估计 IMU 点线面特征全局传感器

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结构化环境下基于点线面特征融合的SLAM算法

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计算机技术与发展 2023年第7期33卷 85-90页

作者：曹一波赵鹏飞朱海文刘顺张智辉华南师范大学软件学院广东佛山528200

结构化场景中,存在着低纹理表面为特征的人造环境,基于点特征的SLAM(Simultaneous Localization and Mapping,同时定位与地图构建)算法难以得到足够的匹配点对,从而导致相机估计运动失败。除了点之外,结构化环境提供了大量的几何特征,... 详细信息

结构化场景中,存在着低纹理表面为特征的人造环境,基于点特征的SLAM(Simultaneous Localization and Mapping,同时定位与地图构建)算法难以得到足够的匹配点对,从而导致相机估计运动失败。除了点之外,结构化环境提供了大量的几何特征,例如线和平面。因此,提出一种基于点线面特征融合的SLAM算法。算法将基于深度学习的SuperPoint点特征与传统线面特征相结合,利用结构化场景的特性,将位姿解耦细化。首先,使用线面特征构建MW(Manhattan World,曼哈顿世界)坐标系,利用每一时刻相机与MW坐标系的相对旋转得到相机之间的旋转矩阵;然后,构建点线面特征的重投影误差函数,通过最小化联合误差函数得到平移矩阵;最后,根据结构化环境下平面间相互垂直和平行的特性添加约束函数,同时为弥补环境中出现不严格遵守MW假设的情况,使用关键帧构建的局部地图投影到当前帧进一步优化位姿。在TUM公开数据集上与主流方法对比表明,该算法有效提升了结构化低纹理环境下的SLAM定位精度。

关键词：点线面特征 SuperPoint 同时定位与地图构建结构化环境重投影误差

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基于多特征融合的移动机器人视觉SLAM与路径规划研究

基于多特征融合的移动机器人视觉SLAM与路径规划研究

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作者：罗文南昌大学

学位级别：硕士

视觉SLAM(Visual Simultaneous Localization and Mapping)技术作为解决机器人定位与感知周围环境问题的关键技术,近年来被广泛应用于自动驾驶、三维重建和移动机器人导航等诸多领域。随着深度相机的出现,因其成本低、信息丰富以及便于... 详细信息

视觉SLAM(Visual Simultaneous Localization and Mapping)技术作为解决机器人定位与感知周围环境问题的关键技术,近年来被广泛应用于自动驾驶、三维重建和移动机器人导航等诸多领域。随着深度相机的出现,因其成本低、信息丰富以及便于携带等优点,使得基于深度相机的视觉SLAM系统受到了广泛关注。此外,路径规划技术作为移动机器人自主移动的关键技术,也具有重要的研究价值。本文主要围绕基于多特征融合的RGB-D SLAM与路径规划技术展开研究,工作内容包括:(1)为解决传统基于点特征SLAM算法在弱纹理场景中定位精度较低的问题,将点线面特征融合,提出了一种基于多特征融合的RGB-D SLAM方法。本文SLAM系统为提高特征点提取模块的均匀度与提取速度,采用基于四叉树的改进AGAST算法作为系统点特征提取算法。线特征和面特征提取模块分别采用EDLines和层次聚类算法来提高特征提取的准确率与速率。此外,本文在线特征匹配时利用线特征的几何属性来提升其匹配速度,同时为提高面特征匹配精度,使用了常规匹配方法与相似度量结合的方式进行面特征匹配。最后为提升系统的定位精度,引入虚拟右目线特征约束和假设平面约束构建总重投影误差函数,并以此构建因子图优化位姿。(2)为实现移动机器人在复杂动态环境下能够规划最优路径的同时实时避障,提出了一种A*与改进的DWA融合的路径规划算法。针对DWA局部路径规划算法在障碍物较多的场景容易陷入局部最优的问题,引入了一种中间目标点挑选策略,并通过该中间目标点挑选策略从A*路径节点集中挑选满足要求的节点作为DWA的中间目标点,用其指引局部路径规划。然后将A*算法与改进的DWA算法进行融合,并通过MATLAB进行仿真实验,实验证明本文融合算法能够在较为复杂的环境规划出一条最优全局路径的同时实时动态避障。(3)采用TUM数据集,将本文基于多特征融合的RGB-D SLAM系统与ORBSLAM2等多个开源VSLAM框架进行定位精度对比。实验结果表明,本文提出的SLAM系统具有更好的定位精度与性能。另外,为更进一步地验证本文SLAM系统的建图能力,通过数据集构建了环境的三维稠密点云地图和八叉树地图,并利用移动机器人进行了实时建图实验。最后还将本文融合路径规划算法应用于移动机器人上进行实验,实验表明,本文提出的融合路径规划算法能够实现移动机器人在复杂环境下规划最优路径的同时实时避障。

关键词：视觉SLAM 低纹理场景点线面特征路径规划

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