2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、環(huán)境感知與導(dǎo)航定位是移動機(jī)器人實現(xiàn)自主化與智能化所要解決的最基本的問題。由于室內(nèi)GPS信號的缺失與小型慣性傳感器的誤差漂移,機(jī)器人的室內(nèi)導(dǎo)航與定位面臨著巨大的困難,因此基于視覺的機(jī)器人三維運(yùn)動估計與環(huán)境建模技術(shù)展現(xiàn)出了重要的研究與應(yīng)用價值。然而現(xiàn)有的視覺導(dǎo)航與環(huán)境建模方法都只能在靜態(tài)環(huán)境下正常工作。如果場景中出現(xiàn)運(yùn)動物體,那么它們將成為圖像中的干擾元素,嚴(yán)重影響機(jī)器人的視覺運(yùn)動估計與其所建立的環(huán)境地圖。
  因此,本文研究機(jī)器人在

2、含有運(yùn)動物體的室內(nèi)動態(tài)環(huán)境中,采用基于視覺的方法估計機(jī)器人的三維位置與姿態(tài)信息,并建立一個全局一致且不含運(yùn)動元素的靜態(tài)地圖。本文的主要研究工作和貢獻(xiàn)歸納如下。
  第一,對RGB-D傳感器的信息預(yù)處理技術(shù)進(jìn)行了深入研究。首先針對其彩色相機(jī)與紅外相機(jī)分別進(jìn)行內(nèi)參數(shù)標(biāo)定,并對這兩個圖像流信號進(jìn)行空間配準(zhǔn)與時間同步,以獲取彩色圖像中每個像素所對應(yīng)的深度值。其次,深入研究了RGB-D攝像機(jī)的深度測量原理,并結(jié)合高斯混合模型,對RGB-D傳

3、感器進(jìn)行不確定度建模,從而獲得像素深度及其三維空間位置的不確定度。
  第二,針對動態(tài)環(huán)境下的三維視覺自運(yùn)動估計問題,提出了一種新的基于特征區(qū)域分割的RGB-D視覺里程計算法。該算法通過在關(guān)鍵幀與當(dāng)前幀圖像上提取特征并進(jìn)行匹配,根據(jù)匹配特征點(diǎn)計算它們之間的位姿變換。為了消除場景中運(yùn)動物體的干擾,利用相鄰匹配特征點(diǎn)之間的三維空間距離不變性,將特征點(diǎn)劃分成靜態(tài)與動態(tài)區(qū)域,最終只利用靜態(tài)背景區(qū)域的匹配特征點(diǎn)來估計攝像機(jī)的運(yùn)動。實驗結(jié)果表

4、明,所提出的視覺里程計算法在靜態(tài)場景與動態(tài)場景中都能夠獲得準(zhǔn)確的攝像機(jī)運(yùn)動估計,并且在大范圍動態(tài)場景下,其估計精度超過了其它成熟的視覺里程計算法。
  第三,針對動態(tài)場景下的三維環(huán)境建模問題,提出了一種新的靜態(tài)地圖構(gòu)建方法。該方法首先在上述視覺里程計算法的基礎(chǔ)上,結(jié)合閉環(huán)檢測與全局圖優(yōu)化技術(shù),建立了一個完整的同時定位與建圖算法來獲取全局一致的關(guān)鍵幀位姿。在地圖構(gòu)建過程中,為了去除運(yùn)動物體的干擾,根據(jù)相鄰關(guān)鍵幀之間的位姿變換對其匹配

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