【摘 要】
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在机器人领域中,视觉SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)技术已经成为了机器人业界内最受热议的课题之一,SLAM技术是在没有先验条件的环境中实现机器人自主定位与建图技术,利用摄像机实现空间三维重建的想法逐渐被推广和尝试应用。本文主要研究基于ORB-SLAM(Oriented and Brief-SLAM)技术的改进算法,从前端、后端和建图技术三个方面
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在机器人领域中,视觉SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)技术已经成为了机器人业界内最受热议的课题之一,SLAM技术是在没有先验条件的环境中实现机器人自主定位与建图技术,利用摄像机实现空间三维重建的想法逐渐被推广和尝试应用。本文主要研究基于ORB-SLAM(Oriented and Brief-SLAM)技术的改进算法,从前端、后端和建图技术三个方面入手,改进现有的视觉SLAM算法,并运用到室内移动机器人中。在前端视觉里程计中,针对ORB算法对于光照与尺度变换敏感的缺陷,利用SIFT算法在检测关键点的高斯金字塔分层检测极值的方法改进原有ORB算法的关键点检测技术,并通过实际仿真实验验证了改进ORB算法的实时性和有效性,使得改进后的ORB关键点在之后的移动机器人实验中的鲁棒性增强,提高了建图和定位的精度。在后端中,针对提高后端优化的效率和优化的质量,构造BA(Bundle Adjustment捆集优化法)优化模型,以最小二乘法误差项模型作为代价函数,利用增量方程雅可比矩阵稀疏性优化BA实时运算性能,获取高斯概率模型估计的运动轨迹与位姿变换信息。同时,针对大规模地图和路径构造上,采用化简位姿图Pose Graph,放弃对原本BA优化中的大量特征点路标进行重复优化,减少了BA运算负载。在建图上,采用Octomap建图技术,利用移动机器人单目RGB-D相机获取深度图和彩色图,并通过改进的ORB-SLAM算法,将后端得出的路径和Octomap地图相对应,提出建立3D-RRT-ISM地图构建技术,三维重建移动机器人的周围场景。在移动机器人研究中,分为机器人运动路径优化研究和避障研究,以激光传感器为辅,实现机器人移动避障并利用深度摄像头进行SLAM建图。通过RRT快速随机树得到避障空白区域节点。通过改进蚁群算法,从最短时间和最短距离两个方面对机器人行走路径进行导航,并在终端里利用Qt设计开发的机器人上位机可视化界面。
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