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室内移动机器人RGB-D+SLAM算法研究1
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2022-08-04
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摘要近年来,随着人工智能技术的发展,移动机器人在社会发展的各个领域得到广泛应用。机器人导航是移动机器人技术的一个基本问题,而 SLAM (Simultaneou
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硕士学位论文
室内移动机器人 RGB-D SLAM 算法研究
RGB-D SLAM ALGORITHM OF INDOOR
MOBILE ROBOT
张米令
哈尔滨工业大学
2018 年 6 月
国内图书分类号:TP242.2 学校代码:10213
国际图书分类号:621 密级:公开
工程硕士学位论文
室内移动机器人 RGB-D SLAM 算法研究
硕士研究生
:
张米令
导师
:
郭延宁 副教授
申请学位
:
工程硕士
学科
:
控制工程
所在单位
:
航天学院
答辩日期
:
2018 年 6 月
授予学位单位
:
哈尔滨工业大学
Classified Index: TP242.2
U.D.C: 621
Dissertation for the Master Degree in Engineering
RGB-D SLAM ALGORITHM OF INDOOR
MOBILE ROBOT
Candidate:
Zhang Miling
Supervisor:
Associate Prof. Guo Yanning
Academic Degree Applied for:
Master of Engineering
Speciality:
Control Engineering
Affiliation:
School of Astronautics
Date of Defence:
June, 2018
Degree-Conferring-Institution:
Harbin Institute of Technology
哈尔滨工业大学工程硕士学位论文
I
摘 要
近年来,随着人工智能技术的发展,移动机器人在社会发展的各个领域得到
广泛应用。机器人导航是移动机器人技术的一个基本问题,而 SLAM (Simultaneous
Localization And Mapping, 同时定位与地图构建)被认为是实现机器人自主导航的
关键。相比单目和双目相机,RGB-D 相机可以同时获取场景的彩色图像和深度图
像,非常适合作为移动机器人 SLAM 的传感器。采用 RGB-D 相机作为传感器进行
的 SLAM 研究,是目前机器人研究领域较为火热的研究方向。因此,本文主要研
究了室内移动机器人 RGB-D SLAM 算法。
首先,研究了 RGB-D 相机的成像模型,相机的内参标定方法。在 ROS 环境
中分别完成对彩色摄像头和深度摄像头的内参数标定,以及两个摄像头之间的外
参数标定,从而将 RGB-D 相机采集到的 RGB 图像和深度图像进行对齐,生成三
维点云。
其次,对 RGB-D SLAM 的前端的几个环节,也就是特征提取、特征匹配、位
姿估计以及位姿优化进行了研究。针对传统的 ORB 提取算法提取的特征点易集中
分布于图像中特定区域,论文采用了基于区域分隔的 ORB 特征点提取算法,让提
取的特征点均匀覆盖在整幅图像中,这样可以充分利用图像信息,减小特征点的
误匹配,进而提高位姿估计的精度。针对特征点匹配过程中存在大量误匹配的情
况,采用距离阈值的方法有效地对误匹配点对进行剔除。针对位姿求解问题,采
用 RANSAC+EPNP 算法对位姿变换进行求解,可以进一步对特征点匹配的外点进
行剔除,并提高位姿估计鲁棒性。利用求解到的位姿,将 3D 点重投影到图像上的
像素点,构建重投影误差,采用非线性最小二乘对位姿进一步优化。利用 TUM 提
供的 RGB-D 数据集对位姿估计的精度进行评价,结果表明,非线性优化可以有效
提高位姿估计的精度。
针对传统的随机回环检测检测,检测成功率低,效率不高的缺点,论文研究
了基于词袋模型的后端机器人位姿的全局优化算法。为了提高视觉词典的访问效
率,采用 k-d 树的形式对词典进行存储,叶子节点表示视觉词典中的单词。针对视
觉里程计存在的累计误差,利用 pose graph 优化模型以及 g2o 优化工具对机器人的
全局位姿进行优化。进一步利用优化的相机位姿对不同时刻相机采集的点云进行
拼接生成环境地图。利用 TUM 提供的 RGB-D 数据集对全局优化后位姿估计的精
度进行评价,并生成了点云地图和八叉树地图。利用 RGB-D 相机对真实的实验室
场景构建了八叉树地图。
关键词:SLAM;RGB-D;ORB 特征;位姿图优化;八叉树地图;EPNP 算法
哈尔滨工业大学工程硕士学位论文
II
Abstract
In recent years, with the development of artificial intelligence technology, mobile
robots have been widely used in various fields of social development. Robot navigation
is a basic problem of mobile robot technology. SLAM (Simultaneous Localization and
Mapping) is considered to be the key to autonomous navigation of robots. Compared to
monocular and binocular cameras, RGB-D cameras can capture both color and depth
images of the scene, making them ideal for sensors in mobile robot SLAM. SLAM
research using RGB-D cameras as sensors is called RGB-D, which is a hot research
direction in the field of robotics. Therefore, this paper mainly studies the indoor mobile
robot RGB-D SLAM algorithm.
Firstly, the imaging model of RGB-D camera and the calibration method of
camera's intrinsic are studied. In the ROS environment, the calibration of the intrinsic of
the color camera and the depth camera and the calibration of the extrinsic between the
two cameras are performed respectively, so that the RGB image and the depth image
acquired by the RGB-D camera are aligned to generate a three-dimensional point cloud.
Secondly, several aspects of the front-end of RGB-D SLAM, namely feature
extraction, feature matching, pose estimation, and pose optimization are studied. Using
the ORB feature point extraction algorithm based on region separation, the extracted
feature points are evenly covered in the entire image. This can make full use of image
information and reduce the mismatch of feature points, thereby improving the accuracy
of pose estimation. The descriptors of the feature points are used to match the feature
points, and a distance threshold method is adopted to effectively eliminate the
mismatched pair of points. Using the RANSAC+EPNP algorithm to solve the pose
transformation can eliminate the outer points of feature point matching and improve the
robustness of pose estimation. Using the solved poses, the 3D points are reprojected to
the pixels on the image, and then reprojection errors are constructed. Furthermore, the
camera pose is further optimized using a non-linear least squares method. The accuracy
of pose estimation is evaluated using the RGB-D dataset provided by TUM. The results
show that nonlinear optimization can effectively improve the accuracy of pose
estimation.
Then, a global optimization algorithm for posture of the back-end robot based on
the bag of word model is studied. K-means clustering algorithm is used to cluster ORB
feature descriptors to generate visual dictionary. In order to improve the efficiency of
the query dictionary, the dictionary is stored in the form of a k-d tree, and the leaf nodes
represent the words in the visual dictionary. Use the words in the dictionary to describe
the image vector, and use the description vector to measure the similarity between the
images. The global pose of the robot is optimized using the pose graph optimization
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shashashalalala
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