基于深度視覺的室內(nèi)機器人定位研究.pdf

1、移動機器人定位技術作為實現(xiàn)機器人自主導航的關鍵技術，成為該行業(yè)的研究熱點。定位技術主要依賴從圖像中提取三維立體信息實現(xiàn)，根據(jù)對圖像數(shù)據(jù)的不同處理方式，人們提出了許多優(yōu)秀的視覺里程計估計算法，這些算法各有優(yōu)缺點。本文獲取多種場景的圖像序列，對基于特征點法和直接法的視覺里程計算法的魯棒性和精確性等方面進行實驗分析。在此基礎上提出了基于環(huán)境特征的里程計選擇算法，該算法更適用于環(huán)境發(fā)生退化的情況。為驗證該算法的正確性選擇不同的室內(nèi)環(huán)境進行了實驗

2、，驗證了該方法的有效性。論文主要完成以下工作:
　　首先，設計基于Kinect V2的視覺感知系統(tǒng)，進行環(huán)境信息的采集，獲取彩色圖像和深度圖像數(shù)據(jù)集。對幾種常見的深度值獲取方法進行分析比較，實驗驗證了基于Kinect V2視覺平臺獲取深度值的便捷性。為矯正攝像機的畸變和得到空間坐標系與圖像坐標系的對應關系，對Kinect V2進行了標定，獲得了其內(nèi)外參數(shù)。
　　其次，構(gòu)建機器人定位模型，選擇不同場景的數(shù)據(jù)集，分別基于特征點和

3、直接基于像素信息的RGB-D視覺里程計方法實現(xiàn)運動估計，通過實驗分析基于特征點和直接基于全部像素信息的視覺里程計算法的性能，本文提出了基于環(huán)境特征的里程計選擇算法，把提取到的特征點數(shù)作為監(jiān)測值，將特征點法和直接法進行融合，在視覺信息豐富的環(huán)境中采用基于特征點的算法完成定位估計;而在視覺特征退化的環(huán)境中，采用基于像素信息的直接方法實現(xiàn)定位估計。
　　最后，為了驗證所提出的基于環(huán)境特征的里程計選擇算法的有效性，使用基于KinectV2