基于深度信息的仿生視覺模型快速RGB-DICP算法研究.pdf

1、移動(dòng)機(jī)器人是機(jī)器人研究領(lǐng)域的重要方向，如何在未知環(huán)境下進(jìn)行同步的定位與制圖SLAM（Simultaneous Localization and Map Building）屬于移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航領(lǐng)域的一個(gè)關(guān)鍵問題。通過對以往SLAM算法的研究與分析，可以發(fā)現(xiàn)，SLAM算法種類是多樣的，不同的算法的選擇取決于硬件條件中的傳感器。隨著2010年RGB-D傳感器問世以來，因其較高的性價(jià)比，RGB-D傳感器被廣泛應(yīng)用與移動(dòng)機(jī)器人的定位導(dǎo)航等領(lǐng)域。其中

2、，比較新穎的RGB-D SLAM算法一直是近幾年3D SLAM領(lǐng)域的熱點(diǎn)。
　　本文針對RGB-D SLAM實(shí)時(shí)性提出一種將RGB-D傳感器深度值作為參數(shù)的仿生視覺模型。眾所周知生物對環(huán)境的感知是越近越清晰，越遠(yuǎn)越模糊，距離過遠(yuǎn)可忽略不計(jì)。由此，本文提出了一種基于傳感器深度值的梯形濾波算法，可以減少ICP計(jì)算成本從而在保證3D環(huán)境地圖質(zhì)量的前提下提高RGB-D SLAM運(yùn)行效率。
　　本文首先概括了本課題研究的主要內(nèi)容即RG

3、B-D SLAM實(shí)時(shí)性問題，并總結(jié)了國內(nèi)外學(xué)者的研究現(xiàn)狀。然后根據(jù)傳感器參數(shù)性質(zhì)并結(jié)合RGB-D ICP算法提出仿生視覺模型。為了進(jìn)一步驗(yàn)證仿生視覺模型對RGB-D SLAM算法的可行性影響，我們采用了開源機(jī)器人操作系統(tǒng)ROS(Robot Operating System)作為軟件平臺(tái),全向輪移動(dòng)機(jī)器人作為實(shí)驗(yàn)機(jī)器人,對該改進(jìn)算法性能進(jìn)行驗(yàn)證、測試、分析與評(píng)價(jià)。實(shí)驗(yàn)中針對遇到的制圖精度差這一問題引入Kinect-IMU融合算法，單獨(dú)評(píng)估