基于立體視覺的室外移動機器人定位與環(huán)境建模研究.pdf

1、隨著移動機器人研究的重要性越來越受到人們的關注，移動機器人應用場景也逐漸由室內的結構化環(huán)境轉變?yōu)槭彝獾姆墙Y構復雜的地形環(huán)境。當前，在室外環(huán)境下的主流定位與導航方法采用的是GPS結合慣導的方式，但在一些特定的環(huán)境（如高樓林立的城市、外太空等）GPS數(shù)據(jù)缺失或拒止。因此在GPS數(shù)據(jù)缺失或拒止的情況下，如何解決移動機器人自主定位與導航的問題成為研究的熱點，其中以立體相機作為傳感手段的視覺里程計技術以及結合環(huán)境建模的SLAM方法也受到了廣泛的關

2、注。視覺里程計是根據(jù)機器人在運動過程中獲取的圖像信息來推算機器人的位姿信息;視覺SLAM是一種同時定位與建模的方法，同時解決定位與建圖的問題。本文針對室外非結構化環(huán)境下移動機器人基于立體相機的定位與環(huán)境建模進行深入研究。具體內容如下:
　　針對室外環(huán)境中GPS數(shù)據(jù)缺失或拒止情況下移動機器人長距離精確定位問題，提出并構建了一個基于ORB特征算子的雙目視覺里程計系統(tǒng)（ORB-VO）。首先在雙目視覺里程計中引入ORB特征算子，并針對OR

3、B特征提取不均勻問題提出一種基于四叉樹劃分的ORB均勻化特征提取算法;然后對時空連續(xù)的兩幀（四幅）圖像通過原始特征匹配構成的匹配閉環(huán)濾除圖像中的誤匹配，并采用RANSAC完成運動估計獲取精確的位置轉移矩陣;最后采用EKF融合慣導數(shù)據(jù)進一步提高視覺里程計的定位精度，從而保證視覺里程計算法實時性與精度的良好平衡。
　　針對室外大范圍復雜三維環(huán)境模型的快速重構問題，提出了一種基于雙目立體視覺的快速環(huán)境模型重構方法。首先通過左右圖像的立體

4、匹配生成視差圖，并根據(jù)視差值與相機內外參數(shù)實現(xiàn)單幀圖像的三維點云模型重構;然后在通過(ORB-VO)獲取的位置轉移矩陣對多幀點云實現(xiàn)拼接中根據(jù)圖像像素點與空間三維點的重投影關系優(yōu)化重疊區(qū)域點云;最后通過八叉樹對生成的三維點云模型進行壓縮，從而獲取精確局部三維環(huán)境模型。
　　針對室外GPS缺失情況下大尺度環(huán)境的同時定位與建模問題，提出了一種基于ORB-VO與三維環(huán)境快速重構的圖優(yōu)化SLAM算法。首先通過ORB視覺里程計得到的機器人位

5、姿信息和通過選取關鍵幀生成的局部三維點云圖構建SLAM的前端圖模型，并采用BoW方法生成基于ORB特征算子的“詞袋模型”以實現(xiàn)閉環(huán)檢測;然后采用后端圖優(yōu)化對構建的圖模型進行全局優(yōu)化，獲取機器人準確的節(jié)點位姿，進一步提高移動機器人雙目立體視覺的定位，并獲得的環(huán)境的致密三維模型。
　　在上述理論研究的基礎上，以裝配有雙目立體相機、慣導等多種傳感器的MT-FR履帶式移動機器人作為實驗平臺，對本文提出的視覺定位與三維環(huán)境建模方法進行了大量