移動機器人雙目視覺自主導(dǎo)航定位技術(shù)研究.pdf

1、隨著機器人在特殊環(huán)境中的應(yīng)用越來越廣泛，機器人在未知環(huán)境中的自主導(dǎo)航（即時定位與地圖創(chuàng)建，SLAM）問題尤為重要，對其定位的精度要求也越來越高。雙目視覺傳感器可以敏銳地獲取外部信息，基于雙目視覺信息完成的自主導(dǎo)航定位已經(jīng)發(fā)展為移動機器人領(lǐng)域的炙手可熱的話題。
　　本論文圍繞移動機器人的雙目視覺自主導(dǎo)航中的關(guān)鍵問題開展了研究，主要內(nèi)容如下。
　?。?）詳細(xì)介紹了移動機器人自主導(dǎo)航問題，也就是即時定位與地圖創(chuàng)建問題的研究背景以及

2、意義，在此基礎(chǔ)上提出了本論文的主要內(nèi)容以及結(jié)構(gòu)。
　?。?）詳細(xì)闡述了基于雙目視覺的SLAM系統(tǒng)以及室內(nèi)的環(huán)境下的雙輪機器人的平臺系統(tǒng)。介紹了移動機器人的雙目視覺SLAM系統(tǒng)常用算法以及面臨的技術(shù)難點。研究了基于雙目視覺導(dǎo)航的雙輪式移動機器人必需的三種平臺系統(tǒng)，提出了各個系統(tǒng)的建模方式。最后采用工業(yè)標(biāo)定的方法對本論文中的立體視覺系統(tǒng)進(jìn)行了標(biāo)定。
　　（3）對基于雙目視覺的特征提取與匹配算法進(jìn)行了研究，提出了基于非線性擴(kuò)散濾波

3、的雙目視覺特征提取與匹配算法 KAZE應(yīng)用于SLAM場景中。通過非線性多尺度空間的特征提取，可以獲得更精確的測量信息。同時通過MFC平臺仿真實驗對該算法以及SIFT、SURF、ORB等經(jīng)典算法進(jìn)行對比，驗證了KAZE的精確度以及穩(wěn)定性。
　?。?）對于結(jié)合模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的EKF雙目視覺SLAM實現(xiàn)進(jìn)行了研究，為了提高EKF-SLAM算法的精確度，應(yīng)用了一種融合模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基于拓展卡爾曼濾波的即時定位與地圖創(chuàng)建方法。在機器人軟件仿真