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文檔簡介
1、隨著近年來人工智能技術(shù)的迅速發(fā)展,以及市場需求的不斷增加,機(jī)器人的科研價(jià)值和市場價(jià)值日益凸顯。人們更加希望機(jī)器人能夠獨(dú)立完成各項(xiàng)任務(wù),具有更強(qiáng)的自主能力。而這其中,機(jī)器人在未知環(huán)境中的信息感知、定位和環(huán)境地圖構(gòu)建功能,是未來機(jī)器人所要具備的最基本的能力。
本文設(shè)計(jì)了面向室內(nèi)機(jī)器人定位和導(dǎo)航應(yīng)用的立體視覺SLAM系統(tǒng)。利用立體視覺技術(shù)采集環(huán)境三維信息,通過SLAM算法進(jìn)行機(jī)器人在未知環(huán)境中的定位,并構(gòu)建環(huán)境地圖。本文對系統(tǒng)的各個(gè)
2、模塊進(jìn)行了理論分析,并對各模塊中的多種現(xiàn)有技術(shù)進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)對比,制定出一套性能良好的立體視覺SLAM算法方案。同時(shí),還從整體系統(tǒng)角度進(jìn)行了實(shí)際場景實(shí)驗(yàn),并給出定量分析結(jié)果。具體工作如下:
1)立體視覺采集。本文對雙目視覺技術(shù)進(jìn)行了算法驗(yàn)證和實(shí)際場景實(shí)驗(yàn),同時(shí)對比分析了Kinect技術(shù)并進(jìn)行了圖像評估,通過技術(shù)指標(biāo)對比以及應(yīng)用場景分析,確定在本文室內(nèi)機(jī)器人應(yīng)用特定領(lǐng)域,Kinect設(shè)備的穩(wěn)定性更高,在當(dāng)前室內(nèi)應(yīng)用場景下的精度相對較
3、高。
2) SLAM算法和框架。本文采用基于稀疏特征點(diǎn)的SLAM算法,對每一步驟進(jìn)行了技術(shù)評估,從系統(tǒng)標(biāo)定、特征點(diǎn)檢測和匹配、位置計(jì)算和后端優(yōu)化等部分進(jìn)行具體實(shí)驗(yàn)和分析。特征匹配選用SURF特征點(diǎn),并利用RANSAC算法進(jìn)行匹配細(xì)化,構(gòu)建回環(huán)檢測策略并用開源g2o庫進(jìn)行優(yōu)化。
3)整體驗(yàn)證系統(tǒng)設(shè)計(jì)。本文搭建整體的立體視覺SLAM系統(tǒng),并對基于Kinect設(shè)備的SLAM系統(tǒng)進(jìn)行定量測評;在面向室內(nèi)機(jī)器人的應(yīng)用場景下,系
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