基于图像特征的室内机器人重定位研究

发布时间：2024-04-21 09:15

　　当今移动机器人产业迅猛发展,已经深入到社会各个角落,而如何解决移动机器人自主控制是这一领域的热门问题,很多学者认为同步定位与地图构建(SLAM,Simultaneous Localization and Mapping)是解决这一问题的关键。其中,将RGB-D视觉传感器与SLAM算法相融合的方式是SLAM领域的一大创新,这种结合可以使机器人具备像人的眼睛一样感知周围环境的能力,通过深度相机获取周围场景的彩色信息和深度信息,从而构建出环境场景的三维地图。本文基于图像特征的RGB-D视觉SLAM算法所做的主要工作如下:(1)SLAM地图的构建。使用TurtleBot 2采集环境场景中的彩色图像和深度图像,对采集到的彩色图像进行特征提取并计算其对应的描述符,然后进行特征匹配,根据匹配结果估计相机运动变换并进行优化,再根据优化的结果构建位姿图,接着进行闭环检测与位姿图优化,最终根据后期机器人位姿恢复的需求构建地图。(2)利用视觉词袋算法匹配相似图像。对地图集中图像的特征描述符进行聚类并构建视觉词典,然后使用NAO机器人进入场景中采集图像,并对该图像进行预处理构建视觉词汇,接着计算其与地图集中图...

【文章页数】：63 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图1.1Shakey机器人

基于图像特征的室内机器人重定位研究2的基础上，提出了一种基于图像特征信息实现机器人自身定位的方法。1.2国内外研究现状1.2.1移动机器人研究现状20世纪六十年代，国外的一些研究人员开始进军移动机器人领域的研究。最早的移动机器人是由斯坦福研究所的NilsNilssen和Charl....

图1.2AIBO机器狗

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图1.3NAO机器人

河北工业大学硕士学位论文3图1.3NAO机器人图1.4Alpha机器人1.2.2基于特征的SLAM算法研究现状基于图像特征的SLAM是指使用摄像头作为外部传感器，采集环境图像，并对这些图像进行特征点检测与匹配，然后根据特征匹配结果进行相机位姿估计，最后对环境进行建图。此类的SLA....

图1.4Alpha机器人现状

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本文编号：3960697