基于视觉与惯性传感器的移动机器人环境地图创建方法研究

摘要

移动机器人环境地图的创建是实现移动机器入在未知环境下自主移动和路径规划的前提。随着视觉技术和图像处理技术的发展，基于视觉和其它辅助传感器的地图构建方法SLAM（Simultaneous Localization and Mapping），成为移动机器人环境地图创建的研究热点。论文将视觉与惯性传感器相结合，研究移动机器人环境地图的创建方法，主要工作内容如下:
　　 首先，建立了摄像机与移动机器人惯性运动系统模型，通过摄像头获取工作环境图像信息，利用惯性传感器数据推算出机器人的旋转矩阵与平移向量，根据系统模型对两者数据进行融合，存入路标信息数据库，并通过实验验证了数据融合模型的可行性与正确性。
　　 其次，重点研究了SIFT特征值提取与匹配算法。对SIFT算法的推演过程和原理进行详细的分析，讨论了基于SIFT算法改进的特征值提取快速算法包括SIFT描述子的改进和匹配策略的改进。通过实验，确定了算法中几个关键参数对特征值提取与匹配的影响，验证了改进算法能够提高特征提取与匹配的执行效率。
　　 再次，提出了一种基于环境特征值地图的优化算法和一种二维平面点云数据轮廓提取方法。将数据库特征值信息，通过一定的坐标转换构建在固定分辨率的bmp图像上，对bmp二维地图进行栅格化处理和矩形优化处理。最终构建了基于特征点地图的矩形优化地图和基于矩形优化地图的拓扑地图，通过误差分析和路径规划实验验证了算法的可行性。
　　 最后，利用“旅行家Ⅱ号”机器人进行地图创建实验。搭建了基于mini6410的嵌入式系统控制终端，通过串口对机器人进行运动控制和传感器数据获取。采用实验分析所得参数，对图像进行特征提取，结合视觉与惯性传感器系统模型，构建特征点地图，并对特征点地图进行矩形优化处理，最终得到以bmp格式存储的可用于机器人自主导航的环境地图，并对地图进行误差分析与障碍物合并算法验证，实验证明了地图创建算法及地图优化算法的可行性。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 引言

1．2 移动机器人环境地图创建的研究背景与研究意义

1．3 移动机器人环境地图创建方法的国内外研究现状

1．3．1 国外研究现状

1．3．2 国内研究现状

1．3．3 移动机器人环境地图表示方法

1．3．4 移动机器人环境地图创建方法

1．4 环境地图创建的难点问题

1．5 研究内容与章节安排

第2章 环境地图创建方法与移动机器人系统模型

2．1 单目视觉与惯性传感器地图创建系统结构

2．2 环境地图创建算法流程

2．3 路标信息数据库建立

2．4 单目视觉与惯性传感器系统模型建立

2．4．1 基于惯性传感器的移动机器人模型

2．4．2 摄像机模型建立

2．4．3 摄像头与惯性传感器信息融合模型

2．5 基于摄像头与惯性传感器模型的数据融合实验

2．5．1 基于混合模型的特征点信息融合验证实验

2．5．2 基于混合模型的图像拼接验证实验

2．6 小结

第3章 SIFT特征值提取与匹配

3．1 SIFT特征值提取算法

3．1．1 尺度空间极值点检测

3．1．2 极值点的精确定位

3．1．3 关键点方向参数的指定

3．1．4 关键点描述子的生成

3．1．5 关键点匹配

3．2 SIFT算法改进

3．3 特征值提取与匹配实验

3．3．1 SIFT算法参数选择

3．3．2 SIFT图像特征提取与匹配对比实验

3．4 小结

第4章 环境地图描述与地图优化

4．1 环境地图二维描述方法

4．2 环境地图的栅格化与优化处理

4．2．1 特征值地图栅格化

4．2．2 环境地图障碍物矩形包围处理

4．2．3 基于矩形障碍地图的障碍物合并优化

4．2．4 基于障碍物矩形优化后地图的拓扑表示方法

4．2．5 基于障碍物矩形包围后障碍物轮廓提取方法

4．3 单目视觉全局环境地图创建的优化分析实验

4．3．1 栅格地图与优化地图对比实验及误差分析

4．3．2 障碍物合并算法实验分析

4．4 小结

第5章 移动机器人实验平台的搭建与地图创建实验

5．1 Voyager-Ⅱ机器人系统结构

5．1．1 Voyager-Ⅱ机器人惯性传感器系统

5．1．2 Voyager-Ⅱ机器人通信协议

5．1．3 嵌入式控制终端硬件系统

5．2 环境地图创建软件系统与应用程序

5．2．1 Linux软件系统制作

5．2．2 地图创建应用程序实现

5．3 基于单目视觉与惯性传感器的环境地图创建实验

5．3．1 误差分析与栅格粒度确定

5．3．2 环境地图创建实验

5．4 小结

第6章 结论与展望

6．1 结论

6．2 展望

致谢

参考文献

附录A 研究生期间发表的论文