【摘 要】
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随着社会的进步和科技的发展,移动机器人逐渐代替人类完成许多工作和任务。机器人在移动过程中,通过传感器感知周围环境,利用同时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)技术知道自身在环境中的位置。机器人SLAM技术中,视觉和惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,IMU)的有效结合,可以提高机器人位姿估算的精度和SL
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随着社会的进步和科技的发展,移动机器人逐渐代替人类完成许多工作和任务。机器人在移动过程中,通过传感器感知周围环境,利用同时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)技术知道自身在环境中的位置。机器人SLAM技术中,视觉和惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,IMU)的有效结合,可以提高机器人位姿估算的精度和SLAM的性能。论文的主要研究内容如下:(1)研究SLAM基本理论。由SLAM的基本框架分析各部分功能,研究SLAM的系统模型,确定坐标系模型、机器人运动模型和环境地图等表示方法。在移动机器人定位中,分析常用的定位方法以及双目相机模型和RGB-D相机模型。(2)研究目标检测方法。研究结合HOG和SVM的目标检测方法以及基于卷积神经网络的SSD目标检测方法。通过深度相机获取路标的彩色图像和深度图像,并进行配准对齐,通过深度学习SSD检测到彩色图中的目标,然后将其边界框映射到深度图,计算平均距离,得到路标位置信息。(3)研究无迹卡尔曼滤波SLAM(Unscented Kalman Filter SLAM,UKF-SLAM)方法。为提高SLAM的精度,将路标信息加入到UKF-SLAM中,实验结果表明,UKF-SLAM的精度高于扩展卡尔曼滤波SLAM(Extended Kalman Filter SLAM,EKF-SLAM)。(4)研究融合双目视觉和IMU的SLAM方法。分析IMU的运动模型和预积分原理。针对陀螺仪和加速度数据的误差,分别考虑IMU的运动估算和偏差估算,再由双目视觉初始化IMU的偏差,把IMU的约束结果放到双目视觉的姿态估算里进行处理,通过以上方法,提升机器人位姿估算的精度以及SLAM的性能。
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