户外人机共存环境下机器人同时定位与语义制图研究

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1、硕士学位论文户外人机共存环境下机器人同时定位与语义制图研究RESEARCHONLOCALIZATIONANDSEMANTICMAPPINGFORROBOTSINTHEOUTDOORSCO-EXISTINGWITHPEDESTRIAN何超哈尔滨工业大学2017年1月国内图书分类号：TP242.6学校代码：10213国际图书分类号：621密级：公开工程硕士学位论文户外人机共存环境下机器人同时定位与语义制图研究硕士研究生：何超导师：朱晓蕊教授申请学位：工程硕士学科：控制工程所在单位：深圳研究生院答辩日期：2017年12月授予学位单位：哈尔滨工业大学ClassifiedInd

2、ex:TP242.6U.D.C:621AdissertationsubmittedinpartialfulfillmentoftherequirementsfortheprofessionaldegreeofMasterofEngineeringRESEARCHONLOCALIZATIONANDSEMANTICMAPPINGFORROBOTSINTHEOUTDOORSCO-EXISTINGWITHPEDESTRIANCandidate：HeChaoSupervisor：Prof.ZhuXiaoruiAcademicDegreeAppliedfor：MasterofEn

3、gineeringSpeciality：ControlEngineeringAffiliation：ShenzhenGraduateSchoolDateofDefence：December,2017Degree-Conferring-Institution：HarbinInstituteofTechnology摘要摘要近年来随着机器人技术的发展，各种安防机器人，服务机器人逐渐走进我们的生活，与我们的距离越来越近。这样的发展趋势使人类的生活更加便利，同时也使移动机器人的工作环境更加复杂。在人机共同存在的环境中，移动机器人必须解决两个最主要的问题：环境感知和自身定位。首先

4、，机器人必须要对环境有所理解，最基本的理解就是环境中哪里有人，哪里可以通行。其次，机器人必须知道自己在环境中的位置，这是机器人能够自主运动的基础。本论文为了解决人机共存环境下移动机器人的这两个基本问题，提出了一种新的机器人环境感知和定位制图的框架，在准确感知环境中可通行区域的同时，实现机器人的高精度定位，并绘制环境的语义地图。针对人机共存的环境特点，我们提出了基于行人位置的可通行域感知算法。假设行人可通行区域即为机器人可通行区域，首先快速检测环境中的行人，确定环境中的行人位置信息，然后根据环境中的行人位置信息得到一小块可通行区域的模型，这一小块区域在行人脚部附近位置取

5、得，然后对这块区域建立多变量高斯模型，利用区域增长算法以这一小块区域为基础得到整幅图片中的可通行区域。在行人检测部分，我们提出了自适应非极大值抑制算法改进行人相互重叠时的检测效果。实验表明，在各种复杂的道路环境中，我们提出的算法都可以取得较好的感知效果。在进行机器人定位与制图时，我们采用了ORB-SLAM的基本框架并进行改进，将定位与制图分为三个线程：跟踪线程，制图线程，闭环检测线程。在跟踪线程中，我们提出了基于恒速率模型+DLT（DirectLinearTransformation）算法和贪心搜索+DLT算法的快速特征匹配算法，不仅增加了匹配的准确性，而且增加了跟踪

6、算法的鲁棒性。在对机器人的位姿和地图进行优化时，我们基于地图点的质量对对应的误差项赋予不同的权重，提高了机器人定位和绘制地图的精度。在制图线程中，我们将第一步中得到的可通行区域投影到地图中，得到带有环境中可通行域信息的语义地图。在实际环境中测试时，我们的算法相比于ORB-SLAM算法具有更好的鲁棒性，而且得到的地图带有更加丰富的语义信息。关键词：人机共存；移动机器人；环境感知；定位；语义制图-I-AbstractAbstractWiththedevelopmentofrobottechnology,allkindsofpatrolrobotsandservicerob

7、otsgetclosertoourdailylife.Environmentperceptionandlocalizationbecomesmoreimportantforrobotsastheycoexistwithpedestrians.Environmentperceptionenablesrobotstounderstandtheenvironmentaroundthem.Basedontheunderstandinglikewherehumanisandwheretheycanpassthrough,robotscandosomemorec