基于姿態(tài)補償?shù)牧Ⅲw視覺里程計魯棒運動估計.pdf

1、位置和姿態(tài)是移動機器人導(dǎo)航中不可或缺的信息，而航跡推算是獲得移動機器人位姿信息的重要手段之一。但是在一些特殊環(huán)境，傳統(tǒng)里程計無法實現(xiàn)移動機器人的精確定位。鑒于視覺可以提供豐富的信息，特別是近年圖像處理技術(shù)的快速發(fā)展，基于視覺傳感器，應(yīng)用先進的圖像處理方法估計移動機器人位姿狀態(tài)信息已成為機器人導(dǎo)航技術(shù)的研究熱點。
　　 本文詳細研究了立體視覺里程計的關(guān)鍵問題，深入分析了立體視覺里程計運動估計誤差產(chǎn)生的原因，采用最小平方中值定理結(jié)合

2、運動恢復(fù)結(jié)構(gòu)原理實現(xiàn)了精確度較高的機器人運動估計;對復(fù)雜環(huán)境，如不平整路面所引起的機器人姿態(tài)突變進行姿態(tài)補償，實現(xiàn)了機器人的魯棒運動估計;并通過實驗驗證了算法的正確性和有效性。完成的主要工作如下:
　　 第一，介紹了視覺里程計的研究意義，對視覺里程計在國內(nèi)外的研究狀況進行了詳細的闡述。
　　 第二，概述了雙目視覺理論、常用攝像機標(biāo)定以及圖像畸變糾正方法。采用簡單成熟的張正友標(biāo)定法實現(xiàn)了BB2的立體標(biāo)定;采用Bought算

3、法實現(xiàn)了圖像的畸變糾正。
　　 第三，介紹了雙目立體視覺里程計系統(tǒng)的總體框架;比較了Harris和SIFT特征點提取和匹配算法。針對立體視覺里程計應(yīng)用環(huán)境中重復(fù)紋理較多等特點，將SIFT算法應(yīng)用于立體視覺里程計的實現(xiàn)過程。實驗結(jié)果驗證了該方法具有良好的魯棒性和實時性。
　　 第四，研究了視覺里程計運動估計方法，分析了運動估計誤差產(chǎn)生的原因，針對特征點定位和誤匹配等導(dǎo)致的特征點三維位置信息的誤差，采用最小平方中值定理結(jié)合S