基于擴展卡爾曼濾波的單目視覺軌跡跟蹤方法的研究.pdf

1、軌跡跟蹤，指的是自主移動機器人在運動中的定位和運動軌跡描述的問題。機器人學作為一個綜合性高、包含學科種類眾多的交叉學科，有著非常廣闊的應用前景。它融合了各領域的先進研究成果，體現(xiàn)了各國在各相關聯(lián)學科的科研實力。
　　在這些研究中，包含了超聲傳感器、編碼器、激光傳感器、視覺傳感器等定位傳感器的應用。這些眾多傳感器中，單目視覺傳感器有著攝取信息量大、價格便宜、容錯率好的優(yōu)點，因此在節(jié)省定位成本、提高定位效率上有著廣泛的應用。而在當今研

2、究中，傳統(tǒng)單一的傳感器慢慢難以滿足定位精度的要求，多傳感器融合的技術開始在學術界中流行。
　　因此在本文中，設計一種融合了單目視覺和慣性測量單元的SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)算法，該算法主要解決自主移動機器人在GPS(Global Positioning System)信號缺失環(huán)境下運動的定位和建圖問題。首先，通過單目視覺里程計技術對傳統(tǒng)視覺定位進行改進;其次引入慣性測量單

3、元作為視覺SLAM機器人位置預測的輔助設備，提高了機器人定位的精確度、改善了視覺SLAM圖像丟失問題和慣性傳感器加速度測量漂移問題;再次采用擴展卡爾曼濾波EKF(Extended Kalman Filter)融合機器人位置和三維加速度信息，得到了較為精確的位姿信息，進一步增加了算法的魯棒性。最后，為驗證該定位和建圖過程的有效性，搭建了視覺及IMU聯(lián)合定位系統(tǒng)的實驗平臺，并基于機器人實測數(shù)據(jù)進行實驗，結果表明提出的算法在魯棒性、精確性等方