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移动机器人在未知环境中基于视觉系统的同时定位与制图

作　者: 崔树燕
导　师: 朱晓蕊
学　校: 哈尔滨工业大学
专　业: 控制科学与工程
关键词: SLAM 扩展卡尔曼滤波器 双目视觉 图像匹配 移动机器人
分类号: TP242
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 201次
引　用: 1次
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内容摘要


移动机器人的研究涉及到自动控制理论,计算机技术,模式识别以及人工智能等许多学科,这些学科的飞速发展为移动机器人的研究带来新的动力。随着激光测距仪和其它先进传感器在移动机器人研究中的广泛应用,移动机器人的研究越来越受到国内外学者的普遍重视,取得了很多惊人的成果。智能移动机器人是一种在复杂环境下工作的具有自主反应能力的机器人,其目的就是在没有人干预下使机器人有目的地移动并进行特定的操作,完成特定的任务。移动机器人同时定位与制图(SLAM)问题的研究是智能机器人领域的热点问题之一。机器人同时定位与制图是机器人在未知环境中行走的先决条件,是实现其智能化的关键步骤。移动机器人的工作环境可分为室外环境和室内环境,本文主要针对移动机器人在室内环境下的同时定位与制图进行研究。本文首先回顾了SLAM技术的发展,分析了已有的SLAM的算法和存在的问题,详细阐述了定位和制图的不同实现方法。在过去二十年多里,基于声纳和里程计等传感器的SLAM已趋于成熟,但是它们远远不能满足我们对未知环境特征的需求,所以本文提出了基于视觉传感器的SLAM,并在此基础上引出了本文研究的重点:基于扩展卡尔曼滤波(EKF)实现SLAM的算法,并通过仿真和实验验证了基于EKF算法的可靠性。文章还对机器人运动模型,传感器模型,还有摄像机的标定和基于图像匹配的双目视觉的实现进行了详细的阐述,并通过实验实现了基于视觉系统的SLAM。

全文目录


摘要  4-5
Abstract  5-8
第一章 绪论  8-11
  1.1 国内外相关技术发展现状  8-9
  1.2 课题背景及研究的意义  9-10
  1.3 本文主要研究的内容  10-11
第二章 同时定位与制图的描述与算法  11-18
  2.1 引言  11
  2.2 同时定位与制图的描述  11-12
    2.2.1 SLAM问题的定义  11-12
  2.3 同时定位与制图算法介绍  12-15
    2.3.1 SLAM算法性质  12-13
    2.3.2 SLAM算法分类  13-15
  2.4 基于SLAM的传感器的分类  15-16
  2.5 移动机器人定位方式  16-17
    2.5.1 相对定位  16-17
    2.5.2 绝对定位  17
  2.6 本章小结  17-18
第三章 移动机器人运动模型及传感器模型的建立  18-25
  3.1 引言  18
  3.2 移动机器人运动学模型的建立  18-21
    3.2.1 运动学  18-19
    3.2.2 机器人的运动学模型  19-21
  3.3 移动机器人传感器模型的建立  21-24
    3.3.1 交向摆放的视觉传感器模型  21-23
    3.3.2 正直摆放的视觉传感器模型  23-24
  3.4 本章小结  24-25
第四章 摄像机标定  25-34
  4.1 引言  25
  4.2 摄像机的标定  25-33
    4.2.1 坐标系的建立  25-27
    4.2.2 摄像机模型  27-28
    4.2.3 摄像机的标定方法  28-31
    4.2.4 标定步骤及结果  31-33
  4.3 本章小结  33-34
第五章 双目立体视觉  34-41
  5.1 引言  34
  5.2 双目视觉的距离测量  34
  5.3 立体匹配的研究  34-38
    5.3.1 立体匹配的基本问题  35
    5.3.2 立体匹配基元的选择  35-36
    5.3.3 匹配准则  36-37
    5.3.4 立体匹配方法  37-38
  5.4 实验结果分析  38-40
    5.4.1 基于区域的模板匹配  38-39
    5.4.2 实验结果  39-40
  5.5 本章小结  40-41
第六章 基于EKF的SLAM算法  41-54
  6.1 引言  41
  6.2 基于EKF的SLAM算法的特点  41-42
  6.3 基于EKF的SLAM算法的介绍  42-48
    6.3.1 卡尔曼算法的介绍  42-43
    6.3.2 扩展卡尔曼算法的介绍  43-45
    6.3.3 基于EKF的SLAM  45-48
  6.4 实验结果  48-53
    6.4.1 仿真结果  48-50
    6.4.2 实验结果  50-53
  6.5 本章小结  53-54
结论  54-55
参考文献  55-59
致谢  59

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化技术及设备 > 机器人技术 > 机器人
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