基于视觉和惯性传感器移动机器人环境地图创建方法的研究

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1、独创性声明本人声明，所呈交的论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得武汉理工大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。签名：玩Et期：岔应f盔≤：，学位论文使用授权书本人完全了解武汉理工大学有关保留、使用学位论文的规定，即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权武汉理工大学可以将本学位论文的全部内容编入有关数据库进行检索，可以采

2、用影印、缩印或其他复制手段保存或汇编本学位论文。同时授权经武汉理工大学认可的国家有关机构或论文数据库使用或收录本学位论文，并向社会公众提供信息服务。(保密的论文在解密后应遵守此规定)研究生c㈣：糨导师c捌汩静期训，灿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(SimultaneousLocalizationandMapping)，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

3、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

4、。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

5、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。关键词：移动机器人，环境地图，单目视觉，惯性传感器，SIFT特征值AbstractMobilerobotmappingisthebasicproblemandresearchfocusofmobilerobotresearcharea,isalsothemostimportantissueofthemobilerobottomoveindependentlyinanunknownenvironmentandpathplanning．Visualsensorhastheadvantagesoflowcost，largeam

6、ountofinformation，andiswidelyusedinthefieldofmobilerobotenvironmentmapping．Withthedevelopmentofimageprocessingtechnology,basedonmonocularvisionandotherauxiliarysensorSLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)algorithm，becomesthemainresearchmethodsofmobilerobotmapping．Thispaperpresentsamethodof

7、combiningmonocularvisionandinertialsensorstostudythecreationoftheenvironmentmap，themaintasksareasfollows：Firstly,buildcameraandmobilerobotsinertialmotionsystemmodel，obtainimageinformationthroughthecamera,anduseinertialsensordatatocalculatetherobotr