移動(dòng)機(jī)器人視覺SLAM中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)移除系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、移動(dòng)機(jī)器人由于具備較強(qiáng)的適應(yīng)性和自主性，在醫(yī)療、災(zāi)難救援、家政服務(wù)等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。建立精準(zhǔn)的三維地圖和實(shí)現(xiàn)精確的定位是移動(dòng)機(jī)器人實(shí)現(xiàn)自主導(dǎo)航的關(guān)鍵，也是完成后續(xù)任務(wù)的前提條件。目前大多數(shù)的視覺同步定位與地圖創(chuàng)建（SLAM，Simultaneous Localization and Mapping)系統(tǒng)主要適用于靜態(tài)場(chǎng)景，限制了 SLAM系統(tǒng)的適用范圍。在動(dòng)態(tài)場(chǎng)景下解決SLAM問題時(shí)，若移動(dòng)機(jī)器人視野中存在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，構(gòu)建三維點(diǎn)云地圖和

2、三維柵格地圖時(shí)將會(huì)多次留下運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的三維模型，還會(huì)影響到SLAM中閉環(huán)檢測(cè)和視覺里程計(jì)的精度，導(dǎo)致構(gòu)建的地圖和定位不夠精確，影響SLAM的性能和機(jī)器人后續(xù)任務(wù)的執(zhí)行。在動(dòng)態(tài)場(chǎng)景下移動(dòng)機(jī)器人視覺SLAM中，檢測(cè)并移除運(yùn)動(dòng)目標(biāo)對(duì)構(gòu)建靜態(tài)場(chǎng)景的三維點(diǎn)云地圖和三維柵格地圖、改善閉環(huán)檢測(cè)和視覺里程計(jì)的性能具有重要意義。
　　本文在現(xiàn)有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法的基礎(chǔ)上，提出了基于RGB圖像和深度(depth)圖像相結(jié)合的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法。利用RGB-

3、D相機(jī)獲取RGB圖像和深度圖像，通過圖像特征提取與匹配求解前后兩幀圖像間的單應(yīng)性矩陣，得到兩幀圖像像素坐標(biāo)之間的映射關(guān)系。然后在兩幀圖像對(duì)應(yīng)的坐標(biāo)位置上進(jìn)行圖像差分，并將差分圖像二值化，結(jié)合深度信息將運(yùn)動(dòng)目標(biāo)所對(duì)應(yīng)二值化圖像區(qū)域分離到前后兩幀，得到標(biāo)記了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)候選區(qū)域的標(biāo)記圖像。
　　本文提出了基于運(yùn)動(dòng)目標(biāo)標(biāo)記圖像和點(diǎn)云聚類分割相結(jié)合的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)移除方法。結(jié)合相機(jī)模型計(jì)算三維點(diǎn)云，對(duì)三維點(diǎn)云進(jìn)行濾波和降采樣后移除地平面，運(yùn)用聚類算

4、法將點(diǎn)云分割為多個(gè)目標(biāo)，結(jié)合運(yùn)動(dòng)標(biāo)記圖像找出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)對(duì)應(yīng)的聚類，將運(yùn)動(dòng)目標(biāo)對(duì)應(yīng)的聚類投影到一個(gè)平面，利用邊界提取算法和棱柱提取算法將運(yùn)動(dòng)目標(biāo)對(duì)應(yīng)的聚類從原始點(diǎn)云中移除。
　　本文在已有的 RGB-D SLAM系統(tǒng) RTABMap(Real-Time Appearance-Based Mapping)的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了一個(gè)基于運(yùn)動(dòng)目標(biāo)移除算法的RGB-D SLAM系統(tǒng)。對(duì)移除運(yùn)動(dòng)目標(biāo)后構(gòu)建三維點(diǎn)云地圖、構(gòu)建三維柵格地圖、閉環(huán)檢測(cè)、視覺