基于RGB-D圖像的同時(shí)定位與建圖研究.pdf

1、近年來，同時(shí)定位與建圖(SimultaneouslyLocalizationandMapping，SLAM)是一備受青睞的研究問題，是智能機(jī)器人在未知環(huán)境中實(shí)現(xiàn)自主導(dǎo)航的關(guān)鍵性問題。SLAM通過處理傳感器信息，達(dá)到同時(shí)構(gòu)建環(huán)境地圖和實(shí)時(shí)定位的目的。由于RGB-D相機(jī)相比以往SLAM中常用的傳感器具有明顯的優(yōu)點(diǎn)，如可以同時(shí)獲取彩色圖像和深度圖像、測(cè)量精度高、采集速度快、價(jià)格低廉、體積小等，RGB-DSLAM逐漸成為國(guó)內(nèi)外學(xué)者研究的熱門問題

2、。
　　RGB-DSLAM方法步驟:首先根據(jù)彩色圖像進(jìn)行特征提取和匹配;其次使用獲得的特征匹配點(diǎn)對(duì)結(jié)合深度信息進(jìn)行初始位姿預(yù)估;再次對(duì)位姿變換進(jìn)行精確預(yù)估;最后進(jìn)行圖優(yōu)化，通過閉環(huán)檢測(cè)糾正相機(jī)位姿。目前RGB-DSLAM中存在如下問題:RGB-D數(shù)據(jù)中包含噪聲和冗余;相機(jī)位姿變換矩陣估計(jì)精度不高;特征匹配的精度不高;特征提取的計(jì)算代價(jià)高。針對(duì)以上問題，本文主要做了三個(gè)工作，具體如下:
　　(1)針對(duì)RGB-D相機(jī)數(shù)據(jù)中含有噪

3、聲和冗余的問題，本文對(duì)點(diǎn)云濾波方法進(jìn)行改進(jìn)。針對(duì)估計(jì)的相機(jī)位姿變換矩陣精度不高的問題，本文采用迭代最近點(diǎn)(IterativelyClosetPoint，ICP)算法進(jìn)行位姿優(yōu)化，提高變換矩陣的精度。同時(shí)，以ICP算法的收斂程度作為依據(jù)，判斷是否使用位姿優(yōu)化的矩陣作為相機(jī)位姿變換矩陣。RGB-DSLAM方法中同時(shí)使用點(diǎn)云濾波方法和位姿優(yōu)化算法，在不增加計(jì)算代價(jià)的前提下，該方法能夠有效提高RGB-DSLAM的精度。
　　(2)針對(duì)RG

4、B-DSLAM中存在的特征匹配精度不高的問題，本文在特征匹配時(shí)引入深度信息，改進(jìn)特征匹配算法。同時(shí)，在RGB-DSLAM方法中使用精度更高的位姿優(yōu)化算法，即正態(tài)分布變換(NormalDistributionTransform，NDT)算法。以上兩種算法結(jié)合，從而進(jìn)一步提高RGB-DSLAM的精度。
　　(3)本文使用實(shí)時(shí)性更高的特征提取算法—AKAZE(Accerated-KAZE)算法，同時(shí)，對(duì)RGB-D數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)使用改