基于立體視覺的室外移動(dòng)機(jī)器人定位與環(huán)境建模研究.pdf

1、隨著移動(dòng)機(jī)器人研究的重要性越來越受到人們的關(guān)注，移動(dòng)機(jī)器人應(yīng)用場(chǎng)景也逐漸由室內(nèi)的結(jié)構(gòu)化環(huán)境轉(zhuǎn)變?yōu)槭彝獾姆墙Y(jié)構(gòu)復(fù)雜的地形環(huán)境。當(dāng)前，在室外環(huán)境下的主流定位與導(dǎo)航方法采用的是GPS結(jié)合慣導(dǎo)的方式，但在一些特定的環(huán)境（如高樓林立的城市、外太空等）GPS數(shù)據(jù)缺失或拒止。因此在GPS數(shù)據(jù)缺失或拒止的情況下，如何解決移動(dòng)機(jī)器人自主定位與導(dǎo)航的問題成為研究的熱點(diǎn)，其中以立體相機(jī)作為傳感手段的視覺里程計(jì)技術(shù)以及結(jié)合環(huán)境建模的SLAM方法也受到了廣泛的關(guān)

2、注。視覺里程計(jì)是根據(jù)機(jī)器人在運(yùn)動(dòng)過程中獲取的圖像信息來推算機(jī)器人的位姿信息;視覺SLAM是一種同時(shí)定位與建模的方法，同時(shí)解決定位與建圖的問題。本文針對(duì)室外非結(jié)構(gòu)化環(huán)境下移動(dòng)機(jī)器人基于立體相機(jī)的定位與環(huán)境建模進(jìn)行深入研究。具體內(nèi)容如下:
　　針對(duì)室外環(huán)境中GPS數(shù)據(jù)缺失或拒止情況下移動(dòng)機(jī)器人長(zhǎng)距離精確定位問題，提出并構(gòu)建了一個(gè)基于ORB特征算子的雙目視覺里程計(jì)系統(tǒng)（ORB-VO）。首先在雙目視覺里程計(jì)中引入ORB特征算子，并針對(duì)OR

3、B特征提取不均勻問題提出一種基于四叉樹劃分的ORB均勻化特征提取算法;然后對(duì)時(shí)空連續(xù)的兩幀（四幅）圖像通過原始特征匹配構(gòu)成的匹配閉環(huán)濾除圖像中的誤匹配，并采用RANSAC完成運(yùn)動(dòng)估計(jì)獲取精確的位置轉(zhuǎn)移矩陣;最后采用EKF融合慣導(dǎo)數(shù)據(jù)進(jìn)一步提高視覺里程計(jì)的定位精度，從而保證視覺里程計(jì)算法實(shí)時(shí)性與精度的良好平衡。
　　針對(duì)室外大范圍復(fù)雜三維環(huán)境模型的快速重構(gòu)問題，提出了一種基于雙目立體視覺的快速環(huán)境模型重構(gòu)方法。首先通過左右圖像的立體

4、匹配生成視差圖，并根據(jù)視差值與相機(jī)內(nèi)外參數(shù)實(shí)現(xiàn)單幀圖像的三維點(diǎn)云模型重構(gòu);然后在通過(ORB-VO)獲取的位置轉(zhuǎn)移矩陣對(duì)多幀點(diǎn)云實(shí)現(xiàn)拼接中根據(jù)圖像像素點(diǎn)與空間三維點(diǎn)的重投影關(guān)系優(yōu)化重疊區(qū)域點(diǎn)云;最后通過八叉樹對(duì)生成的三維點(diǎn)云模型進(jìn)行壓縮，從而獲取精確局部三維環(huán)境模型。
　　針對(duì)室外GPS缺失情況下大尺度環(huán)境的同時(shí)定位與建模問題，提出了一種基于ORB-VO與三維環(huán)境快速重構(gòu)的圖優(yōu)化SLAM算法。首先通過ORB視覺里程計(jì)得到的機(jī)器人位

5、姿信息和通過選取關(guān)鍵幀生成的局部三維點(diǎn)云圖構(gòu)建SLAM的前端圖模型，并采用BoW方法生成基于ORB特征算子的“詞袋模型”以實(shí)現(xiàn)閉環(huán)檢測(cè);然后采用后端圖優(yōu)化對(duì)構(gòu)建的圖模型進(jìn)行全局優(yōu)化，獲取機(jī)器人準(zhǔn)確的節(jié)點(diǎn)位姿，進(jìn)一步提高移動(dòng)機(jī)器人雙目立體視覺的定位，并獲得的環(huán)境的致密三維模型。
　　在上述理論研究的基礎(chǔ)上，以裝配有雙目立體相機(jī)、慣導(dǎo)等多種傳感器的MT-FR履帶式移動(dòng)機(jī)器人作為實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，對(duì)本文提出的視覺定位與三維環(huán)境建模方法進(jìn)行了大量