基于全景視覺(jué)的移動(dòng)機(jī)器人SLAM方法研究.pdf

1、在未知的環(huán)境中，如果機(jī)器人只利用里程計(jì)預(yù)測(cè)自身所處的位置，隨著時(shí)間的積累誤差會(huì)越來(lái)越大。因此，為了給機(jī)器人精確的定位需要用激光傳感器或者視覺(jué)傳感器等外部傳感器從周?chē)h(huán)境中提取路標(biāo)，利用這些路標(biāo)創(chuàng)建出周?chē)h(huán)境的地圖，利用地圖信息來(lái)修正機(jī)器人的位置。為了得到機(jī)器人的精確位置需要利用環(huán)境地圖對(duì)里程計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行修正，為了創(chuàng)建精確的環(huán)境地圖機(jī)器人要知道自身的精確位置，這類(lèi)問(wèn)題稱(chēng)為同時(shí)定位與地圖創(chuàng)建問(wèn)題，其中包括機(jī)器人定位、特征提取和地圖創(chuàng)建等技術(shù)，

2、需要在準(zhǔn)確性、魯棒性和實(shí)時(shí)性三個(gè)方面取得突破。
　　 由于視覺(jué)傳感器具有信息量豐富，采樣周期短等優(yōu)點(diǎn)，近年來(lái)在移動(dòng)機(jī)器人的導(dǎo)航領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。目前基于視覺(jué)的同時(shí)定位與地圖創(chuàng)建技術(shù)主要采用的是普通視覺(jué)傳感器，但是，普通視覺(jué)傳感器視野范圍狹窄，僅能觀測(cè)前向6°的信息，對(duì)視覺(jué)路標(biāo)的連續(xù)觀測(cè)和跟蹤能力有限。全景視覺(jué)傳感器具有全向360°的感知范圍，視覺(jué)路標(biāo)可以再其視野范圍內(nèi)停留更長(zhǎng)的時(shí)間，增強(qiáng)了視覺(jué)傳感器對(duì)路標(biāo)的連續(xù)觀測(cè)和跟蹤能力

3、。本文對(duì)基于全景視覺(jué)的移動(dòng)機(jī)器人同時(shí)定位與地圖創(chuàng)建方法進(jìn)行了研究。
　　 首先，建立了基于全景視覺(jué)的移動(dòng)機(jī)器人SLAM系統(tǒng)感知模型，依據(jù)全景視覺(jué)系統(tǒng)的成像原理得到視覺(jué)路標(biāo)在地面的投影位置，根據(jù)基于視差原理的雙目立體視覺(jué)三維測(cè)量方法和機(jī)器人在兩幅全景圖像中的位姿，從而獲得了視覺(jué)路標(biāo)在全局坐標(biāo)系中的位置。
　　 其次，對(duì)特征匹配條件作了改進(jìn)。原匹配算法在特征匹配過(guò)程中存在著大量的錯(cuò)誤匹配，因此對(duì)原算法作了如下改進(jìn)：1)如果匹

4、配結(jié)果中存在的兩個(gè)以上的特征點(diǎn)與另一幅圖像中的同一個(gè)特征點(diǎn)相匹配的的情況，則比較它們的特征描述符的歐氏距離，保留歐氏距離最小的匹配點(diǎn)對(duì)，刪除其他匹配點(diǎn)對(duì)；2)對(duì)于其他誤匹配情況則采用角度限制和長(zhǎng)度限制的方法來(lái)去除。即把匹配成功的特征點(diǎn)在兩幀圖像的坐標(biāo)系中的角度變化的絕對(duì)值與所有匹配成功的特征點(diǎn)的角度變化的絕對(duì)值的平均值進(jìn)行比較，如果相差較大則認(rèn)為匹配有誤，刪除匹配點(diǎn)；求出所有匹配成功的特征點(diǎn)之間的歐氏距離的平均值，將與平均值差距較大的匹

5、配點(diǎn)對(duì)刪除。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明改進(jìn)后的算法提高了匹配的準(zhǔn)確性，消除了錯(cuò)誤匹配對(duì)SLAM的影響，增強(qiáng)了SLAM系統(tǒng)的魯棒性。
　　 再次，將基于全景視覺(jué)的特征提取方法與EKF和FastSLAM算法相結(jié)合，提出了基于全景視覺(jué)的SLAM算法，該算法利用改進(jìn)的SURF算法提取視覺(jué)路標(biāo)，根據(jù)系統(tǒng)的觀測(cè)模型定位出路標(biāo)位置，進(jìn)而通過(guò)EKF或FastSLAM算法同時(shí)更新機(jī)器人位置和地圖信息，仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了全景視覺(jué)相對(duì)于普通視覺(jué)的優(yōu)越性，通過(guò)真實(shí)的