基于視覺SLAM的移動(dòng)機(jī)器人閉環(huán)檢測(cè)算法研究.pdf

1、機(jī)器人的閉環(huán)檢測(cè)問題是機(jī)器人在定位、導(dǎo)航時(shí)是否需要更新地圖的重要依據(jù)，但是移動(dòng)機(jī)器人在同步定位與地圖創(chuàng)建時(shí)，由于視覺傳感器自身的累積誤差，無法正確的判斷是否發(fā)生了閉環(huán)響應(yīng)。本文針對(duì)目前移動(dòng)機(jī)器人閉環(huán)檢測(cè)算法中存在的關(guān)鍵問題進(jìn)行研究分析，主要研究?jī)?nèi)容包括：
　　首先，以課題研究意義及背景為依據(jù)，介紹移動(dòng)機(jī)器人視覺場(chǎng)景閉環(huán)檢測(cè)算法，詳細(xì)分析閉環(huán)檢測(cè)算法的研究現(xiàn)狀以及關(guān)鍵的問題，并建立移動(dòng)機(jī)器人視覺成像模型，為后續(xù)的移動(dòng)機(jī)器人閉環(huán)檢測(cè)問

2、題的研究提供理論模型。
　　其次，針對(duì)模糊圖像對(duì)特征點(diǎn)提取的影響，利用最大期望算法對(duì)圖像進(jìn)行盲去模糊處理，通過最大似然估計(jì)將圖像恢復(fù)到清晰圖像，然后使用SIFT算子進(jìn)行MATLAB仿真實(shí)驗(yàn)，證明利用盲去模糊處理的圖像提高了圖像特征匹配的正確率。
　　再次，針對(duì)機(jī)器人閉環(huán)檢測(cè)算法中準(zhǔn)確率低、耗時(shí)長等問題，設(shè)計(jì)一種基于改進(jìn)視覺詞典的閉環(huán)檢測(cè)算法，提取經(jīng)過盲去模糊化圖像的底層特征，選出優(yōu)化的特征描述符，并提出基于二次標(biāo)記法的視覺詞

3、典構(gòu)建算法，將提取到的連續(xù)圖像特征轉(zhuǎn)換為離散的視覺單詞。最后利用場(chǎng)景分類仿真實(shí)驗(yàn)，證明改進(jìn)的算法不僅提高了檢測(cè)正確率，而且縮短了計(jì)算時(shí)間。
　　最后，針對(duì)樸素貝葉斯算法中似然函數(shù)估計(jì)觀測(cè)模型的準(zhǔn)確性差、算法冗余、計(jì)算時(shí)間長等缺陷，設(shè)計(jì)出改進(jìn)的貝葉斯算法模型，并與改進(jìn)的BOVW模型結(jié)合，將算法分為訓(xùn)練階段和測(cè)試階段，實(shí)現(xiàn)貝葉斯框架下的圖像相似度計(jì)算。解決利用傳統(tǒng)貝葉斯概率模型中似然估計(jì)的不確定性帶來的誤差問題，通過對(duì)比實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證改進(jìn)