基于單目視覺的移動機器人SLAM問題的研究.pdf

1、移動機器人的同步定位與地圖創(chuàng)建(Simultaneous Localizationand Mapping,簡稱SLAM)是當前機器人技術(shù)研究中最具挑戰(zhàn)性的問題之一,對最終實現(xiàn)機器人的高度智能化具有極其重要的理論意義和應用價值。SLAM的實質(zhì)是指移動機器人在未知的自然環(huán)境中進行探索時,利用自身裝載的傳感器獲取的觀測數(shù)據(jù),增量式地建立與環(huán)境一致的地圖,同時利用已經(jīng)建立的地圖模型對機器人的位姿進行計算。最近20年來,由于視覺傳感器的獨特優(yōu)勢,

2、基于視覺的移動機器人定位與建圖正受到越來越多的研究者的關注。盡管當前已經(jīng)存在許多解決SLAM問題的方法和應用系統(tǒng),但是由于視覺信息處理的復雜性和不穩(wěn)定性,基于視覺的SLAM還存在許多亟待攻克的疑點和難點。
　　本文研究的主要內(nèi)容是針對單目視覺SLAM(Monocular SLAM)所存在的問題,結(jié)合計算機視覺理論和機器人概率學理論,設計并且實現(xiàn)了一個基于單目視覺的SLAM仿真系統(tǒng)。通過分析傳統(tǒng)的基于單目視覺SLAM方法的缺陷,提出

3、了相應的改進方法,實驗表明本文提出的SLAM方法在可行性,有效性,穩(wěn)定性等方面都具有一定的優(yōu)勢。
　　本文具體的研究工作主要包括以下幾個方面:
　　首先,介紹和研究了SLAM技術(shù)的國內(nèi)外發(fā)展情況,根據(jù)當前SLAM的研究熱點,對基于視覺的SLAM技術(shù)的研究情況做了比較豐富的調(diào)研。針對當前單目視覺SLAM的研究工作,重點論述了常用的基于概率濾波器的單目視覺SLAM的實現(xiàn)方法。
　　其次,根據(jù)當前關于圖像特征提取算法的最新研

4、究成果以及特征分布對SLAM性能的影響,提出了一種基于柵格的ORB特征提取方法,使得提取的特征盡量平坦、均勻的分布在圖像上。本文分析和研究了由于攝像頭運動的不確定性以及環(huán)境變化造成的錯誤數(shù)據(jù)關聯(lián)問題,根據(jù)主動視覺搜索的原理與應用,設計出了一種改進的特征匹配算法,從而提高SLAM系統(tǒng)的穩(wěn)定性和實時性。
　　然后,通過分析當前基于擴展卡爾曼濾波器的單目視覺SLAM方法所存在的不足,結(jié)合前面的研究成果,提出了一種基于MVEKF濾波器的S