【摘 要】
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面对灾后环境下光照条件复杂、多烟尘遮挡的特点,基于可见光图像的视觉里程计方法很难有效地进行定位,因此本文以灾后环境下的视觉里程计方法为研究对象,将红外热像仪引入机器人的观测系统,并融合IMU的惯性测量信息构建基于直接法的视觉惯性里程计算法,给机器人提供灾后环境下的可靠定位建图能力。本文研究主要内容如下:（1）采用李群与李代数对机器人观测系统位姿状态进行描述,通过建立IMU测量模型和红外热像仪观测模
【基金项目】
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智能消防机器人国际联合研发合作示范项目,项目编号为19391825D；
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面对灾后环境下光照条件复杂、多烟尘遮挡的特点,基于可见光图像的视觉里程计方法很难有效地进行定位,因此本文以灾后环境下的视觉里程计方法为研究对象,将红外热像仪引入机器人的观测系统,并融合IMU的惯性测量信息构建基于直接法的视觉惯性里程计算法,给机器人提供灾后环境下的可靠定位建图能力。本文研究主要内容如下:（1）采用李群与李代数对机器人观测系统位姿状态进行描述,通过建立IMU测量模型和红外热像仪观测模型,构建图像像素点和物理环境中三维坐标点间的投影关系;基于光度误差模型对环境的光度变化进行建模,进一步降低系统对光照的敏感性。（2）提出基于像素梯度值和多层网格划分的策略实现动态梯度阈值的特征点选取;提出了使用图像的帧间IMU预积分值作为初始值,建立图像金字塔实现对红外图像初始位姿进行高效求解的算法流程。（3）分析了机器人系统的状态估计问题的建模方法,并提出改进的L-M算法实现对约束方程的高效求解;并设计了局部窗口和整体窗口相结合的窗口法的后端模块优化方法,提高的算法的定位精度。（4）采用绝对位置误差作为衡量标准,对比验证了算法在可见光条件下的定位精度及其在高动态运动场景下的稳定性,并在红外图像条件下初步验证了算法的可靠性。本文解决了光照条件复杂、多烟尘遮挡的灾后环境下基于可见光图像的视觉里程计失效的问题,为消防救援机器人在灾后环境下的稳定高效自主定位提供了技术支持。
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