發(fā)布時(shí)間：2024-04-08 03:08

　　在現(xiàn)代工業(yè)制造業(yè)開始向著智能化、數(shù)字化工廠轉(zhuǎn)型的大背景下,移動(dòng)機(jī)器人作為實(shí)現(xiàn)工業(yè)智能制造的重要一環(huán),已被應(yīng)用于諸多工作場景中。同時(shí)定位與建圖技術(shù)(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)作為移動(dòng)機(jī)器人實(shí)現(xiàn)定位、目標(biāo)導(dǎo)航等功能的重要基礎(chǔ),是目前移動(dòng)機(jī)器人領(lǐng)域內(nèi)的熱門研究方向。在SLAM技術(shù)研究領(lǐng)域中,動(dòng)態(tài)視覺SLAM將深度學(xué)習(xí)技術(shù)與視覺SLAM相結(jié)合,相比傳統(tǒng)SLAM技術(shù),動(dòng)態(tài)視覺SLAM的算法準(zhǔn)確性與魯棒性更佳,能使移動(dòng)機(jī)器人適用于更為廣闊的應(yīng)用場景。因此,本文面向室內(nèi)動(dòng)態(tài)場景,從視覺SLAM算法、實(shí)時(shí)語義分割網(wǎng)絡(luò)兩方面展開了算法研究及優(yōu)化改進(jìn),設(shè)計(jì)了基于深度學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)視覺SLAM算法。首先,根據(jù)移動(dòng)機(jī)器人實(shí)際運(yùn)行場景,完成RGB-D SLAM算法的系統(tǒng)搭建及優(yōu)化,實(shí)現(xiàn)移動(dòng)機(jī)器人視覺定位。算法以O(shè)RB-SLAM2為基礎(chǔ),通過相機(jī)采集圖像來完成特征提取與匹配,并采用Pn P方法求解位姿。本文通過改進(jìn)傳統(tǒng)關(guān)鍵幀選擇機(jī)制,再結(jié)合回環(huán)檢測等方法來消除算法累計(jì)誤差,并在TUM數(shù)據(jù)集下利用位姿估計(jì)結(jié)果實(shí)現(xiàn)場景稠密點(diǎn)云地圖構(gòu)建。其次,針對經(jīng)典動(dòng)態(tài)視覺SL...

【文章頁數(shù)】：84 頁

【部分圖文】：

圖1-1經(jīng)典視覺SLAM框架

算法的提出打破了一直以來以基于特征為主導(dǎo)的SLAM研究，為SLAM研究提供了新的研究思路。2015年，RaulMur-Artal等人[13]提出ORB-SLAM，該算法對PTAM進(jìn)行改進(jìn)。使用ORB特征關(guān)聯(lián)幀間信息來估計(jì)位姿，創(chuàng)新性的提出了基于詞袋模式（BagofWord，BoW....

圖1-2經(jīng)典目標(biāo)檢測系統(tǒng)框架

1緒論5等[37]基于HOG特征提出一種目標(biāo)檢測器DPM，該檢測器對目標(biāo)形變及尺度變化等有較好魯棒性，是目標(biāo)檢測研究歷史中最經(jīng)典的方法之一。隨后有國內(nèi)外學(xué)者先后對DPM在精度和效率方面提出一些改進(jìn)方法[38][39][40]，但這些檢測器大為通過人為設(shè)定特征完成目標(biāo)檢測。這些特征....

圖1-3動(dòng)態(tài)場景下的SLAM問題（a）靜態(tài)場景（b）動(dòng)態(tài)場景（a）Staticscene（b）Dynamicscene

文6出了一種使用深度信息和視覺測距法檢測場景中的運(yùn)動(dòng)物體。通過將檢測到的外點(diǎn)信息和視覺傳感器的深度信息相融合可容易獲得場景中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)位置。但是由于深度信息的不確定性和相鄰幀間的變換矩陣計(jì)算誤差，該算法目標(biāo)檢測分割精度較低。Yi[56]等使用雙單高斯模型(SingleGaussi....

圖2-1ORB-SLAM2系統(tǒng)框架

2改進(jìn)SLAM系統(tǒng)框架92改進(jìn)SLAM系統(tǒng)框架SLAM框架是SLAM系統(tǒng)總規(guī)劃，對后續(xù)SLAM問題解決起著至關(guān)重要作用。動(dòng)態(tài)場景下，SLAM系統(tǒng)應(yīng)嚴(yán)格控制輸入端動(dòng)態(tài)信息輸入，而大多現(xiàn)有SLAM系統(tǒng)框架沒有動(dòng)態(tài)信息濾除模塊。此外，地圖構(gòu)建模塊負(fù)責(zé)SLAM系統(tǒng)對外部環(huán)境地圖構(gòu)建，然而....

本文編號：3948391