基于双目立体视觉的室内移动机器人地图构建研究

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1、武汉科技大学硕士学位论文第1页摘要移动机器入地图构建是机器人导航领域的一个重要研究方向。地图表征机器人的工作环境，环境模型的建立对后续定位和路径规划工作有着非常重要的影响。视觉传感器作为一种被动传感器，具有成本低、信息量大等优点，尤其是双目视觉系统，可以直接恢复景物的立体信息，已越来越广泛地应用于移动机器人地图构建领域，因此，对移动机器人地图构建方法进行研究具有十分重要的意义。本文主要围绕基于双目立体视觉的室内移动机器入地图构建方法展开研究，主要工作如下：首先，对目前国内、外在移动机器人地图构建领域的研究现状、研究方法等进行了归纳和

2、总结，指出了地图构建中的几个重点和难点问题。介绍了本文所使用的移动机器人平台——MT．R的硬件结构和Bmblebee2双目立体视觉系统。其次，研究了双目立体视觉中的特征提取及立体匹配技术，重点研究了对图像旋转、尺度缩放及仿射等具有不变性的SIFT特征点的提取及匹配算法。通过实验，分析了算法中几个关键参数对特征提取和匹配性能的影响，建立了特征点数量与匹配效率之间的平衡；匹配过程中采用欧式距离作为特征点的相似性度量，并利用有效的约束准则在一定程度上消除了误匹配。最后，设计了～种构建室内环境中可视化路标地图的方案。将环境中提取出的SIFT

3、特征点作为可视化路标，计算出其在全局坐标系下的三维坐标，建立包含可视化路标三维坐标信息的路标数据库，并构建出水平平面上的2D可视化路标地图。实验结果证明了该方案的有效性。关键词：移动机器人；双目立体视觉；可视化路标；地图创建；第1I页武汉科技大学硕士学位论文AbstractMobileRobotMappingisanimportantresearchdirectioninthefieldofrobotnavigation．Maprepresentingtheoperatingenvironmentoftherobothasveryi

4、mportantaffectonthelaterlocalizationandplan．Asapositivesensor'Visionsensorhasadvantagesoflowcost，muchinformationandSOon．Especiallythebinocularstereovisionsystem，bywhichthestereoinformationCanbereneweddirectly,ismoreandmoreusedinmobilerobotmapping．Therefore，itisofgreats

5、ignificancetoresearchonmobilerobotmapping．Thethesisfocusedonthemethodofindoormobilerobotmappingbasedonbinocularstereovision,andthemainworkisasfollowing：Firstly，thepresentedstudystatusandmethodsofmobilerobotmappingathomeandabroadaresummarized，andseveralweightquestionsar

6、eindicated．ThehardwarestructureofmobilerobotplatformMT—RandtheBumblebee2binocularstereovisionsystemareintroduced．Secondly,thetechnologyoffeatureextractionandstereomatchiSresearchedon,andthealgorithmofextractingandmatchingSIFTfeaturepoints，whichareinvarianttoimagerotati

7、on，scalezoomandaffine,isfocusedon．Accordingtotheexperiment，somekeyparameters，whichhaveanimpactonfeatureextractionandmatchproperty，areanalyzed，andthebalancebetweenthequantityoffeaturepointsandthematchefficiencyisestablished．Euclideandistanceisusedtobethesimilaritymeasur

8、e,andtosomecontext，themismatchiseliminatedbytheuseofsomeconstraintcriteria．’Finally,themethodofindoorvisuallandmarksm