移動機器人vSLAM研究與實現(xiàn).pdf

1、基于視覺信息的移動機器人同步地圖創(chuàng)建與定位(vSLAM)問題是機器人自主導(dǎo)航技術(shù)的關(guān)鍵，已經(jīng)成為自主移動機器人面臨的重要基礎(chǔ)性難題。本文對此進行了深入研究，旨在構(gòu)建一個完整的vSLAM系統(tǒng)，使得移動機器人能夠利用視覺傳感器在未知環(huán)境中實現(xiàn)“完全自主”的地圖創(chuàng)建與導(dǎo)航，取得了一些有意義的成果： 首先，本文回顧和總結(jié)了目前存在的移動機器人同步地圖創(chuàng)建與定位方法，從系統(tǒng)的角度設(shè)計了vSLAM的體系結(jié)構(gòu)，提出了應(yīng)用于移動機器人的vSLA

2、M系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框架。該系統(tǒng)框架考慮了vSLAM系統(tǒng)的整體實現(xiàn)過程，為后續(xù)的理論研究和本文最后的自主導(dǎo)航實驗提供了指導(dǎo)。 其次，本文建立了視覺和里程計的不確定性模型，通過研究vSLAM系統(tǒng)中傳感器引入的不確定性及其傳遞過程，創(chuàng)新性地將證據(jù)理論應(yīng)用于vSLAM系統(tǒng)不確定性的處理中。此理論使得系統(tǒng)能夠處理不確定的環(huán)境信息，融合獨立傳感器的判斷進行輸出，從而充分利用了系統(tǒng)的冗余信息，因此獲得更加可信的環(huán)境描述。對不確定性處理算法的仿真實驗表

3、明，用證據(jù)理論方法處理vSLAM系統(tǒng)中的不確定性在環(huán)境觀測噪聲增大及環(huán)境特征密集度增加的情況下都體現(xiàn)了較好的魯棒性。 第三，本文對基于EKF(擴展卡爾曼濾波)實現(xiàn)的vSLAM算法進行了研究，通過選擇適當?shù)南到y(tǒng)動態(tài)模型和觀測模型對vSLAM的實現(xiàn)過程進行了仿真。仿真實驗驗證了vSLAM系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的完整性和可實現(xiàn)性，為vSLAM理論在實際機器人上的應(yīng)用建立了良好的理論基礎(chǔ)。 最后，在上述研究的基礎(chǔ)上，本文利用實驗室自主開發(fā)的F