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文檔簡介
1、本論文主要研究了基于三維攝像機的移動機器人三維彩色地圖創(chuàng)建與定位問題,討論了關鍵幀提取與閉合路徑檢測技術,并在此基礎上實現(xiàn)了對地圖的優(yōu)化。其主要工作如下:
首先,本文選擇Kinect三維攝像機來獲取三維信息,并結合Pioneer移動機器人組成實驗硬件設備。在基于PCL(Point Cloud Library)點云庫的基礎上,搭建了移動機器人三維地圖創(chuàng)建與定位的研發(fā)裝置。
其次,本文提出了一套完整的三維彩色地圖創(chuàng)建與定
2、位方案。介紹了機器人位姿的描述與坐標變換,結合6D SLAM參數(shù)模型,借助ORB(Oriented FAST andRotated BRIEF)算法進行特征點提取和匹配,完成基于ICP(Iterative ClosestPoint)算法的機器人三維運動估計;在機器人初始位姿的基礎上,建立三維地圖初始化和更新機制,并顯示初步創(chuàng)建的三維地圖與定位信息。通過對理論值與真實值的實驗結果分析,證明了運動估計和地圖創(chuàng)建與定位方案的可靠性。但該方案存
3、在累積誤差使得地圖發(fā)生變形且運算量大,故需要進一步優(yōu)化。
針對上述問題,本文提出了基于關鍵幀的閉合環(huán)路檢測和基于關鍵幀的地圖創(chuàng)建與優(yōu)化的解決方案。在研究閉合路徑檢測前,對基于關鍵幀提取法和歐氏距離剔除法的簡單閉合路徑檢測方案進行了改進,并創(chuàng)新性提出了結合熵率、特征點對數(shù)與距離等綜合提取的方案,實驗在雷同與非雷同環(huán)境下驗證了提取關鍵幀技術的魯棒性;在研究閉合路徑檢測的基礎上,創(chuàng)新性提出基于歐氏距離剔除的閉合路徑檢測方法,并用特征
4、點對數(shù)作初步的閉合路徑檢測,后用幀間熵率與歐氏距離進一步驗證分析,確保閉合路徑檢測的正確。實驗分析了簡單軌跡、復雜軌跡與多閉合路徑軌跡等情形下的閉合路徑檢測效果,保證了檢測的穩(wěn)定性與一致性。
最后在關鍵幀的閉合路徑檢測結果的基礎上,應用隨機梯度下降(SGD,Stochastic Gradient Descent)的方法對地圖進行優(yōu)化。并實驗分析了優(yōu)化前后基于關鍵幀地圖創(chuàng)建的各項指標及創(chuàng)建效果,結果表明優(yōu)化提高了三維地圖創(chuàng)建與定
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