基于单目视觉的轮式机器人同步定位

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1、第31卷第1期仪器仪表学报Vol.31No.12010年1月ChineseJournalofScientificInstrumentJan.2010*基于单目视觉的轮式机器人同步定位与地图构建弋英民，刘丁（西安理工大学自动化与信息工程学院西安710048）摘要：如何降低计算复杂度是视觉机器人同步定位与地图（SLAM）构建的热点问题。提出一种基于单目视觉的低计算复杂度的轮式机器人同步定位与地图构建算法。该算法在观测步通过图像处理与分析，识别特征点并进行定位，将轮式机器人的视觉投影与空间物体的几何关系转换为计算机器人相对特征点的距离和角度。整体算法步骤

2、按照预测、观测、数据关联、更新、地图构建的递推算法进行同步定位与地图构建。提出的算法可识别环境目标，并进行平滑运动。在滤波观测步只处理单帧图像数据，和ActiveVision和立体视觉方法相比，降低了算法的计算复杂度。关键词：单目视觉；轮式机器人；同步定位与地图构建(SLAM)；计算复杂度中图分类号：TP24文献标识码：A国家标准学科分类代码：510.80Monocular-vision-basedsimultaneouslocalizationandmapbuildingofwheelrobotsYiYingmin,LiuDing(Faultyo

3、fAutomationandInformationEngineering,Xi’anUniversityofTechnology,Xi’anShaanxi710048,China)Abstract：Howtoreducecomputationcomplexityisahotissueforvisualrobotsimultaneouslocalizationandmapbuilding.Thispaperproposesalowcomputationcomplexitymethodforwheelrobotsimultaneouslocaliza-

4、tionandmapbuildingonthebasisofmonocularvision.Inobservationstep,theproposedmethodcanidentifyandlocatelandmarksthroughobservationsobtainedfromimageprocessingandanalysis.Geometricalrelationshipbetweenvisualimageprojectionofthewheelrobotandspatialobjectsisconvertedintotherelative

5、distanceandanglebetweenlandmarksandtherobot.TheintegralprocedureallowstherobottoconductSLAMthroughare-cursivealgorithm,whichpredicts,observes,associatesdata,performsupdates,andbuildsthemap.Theproposedalgorithmisabletoidentifyenvironmentalobjectsandconductsmoothmovement.Onlyone

6、-frameimageofthedataisprocessedduringfilteringobservationstep.Comparedwithactivevisionalgorithmandstereovisionalgo-rithm,theproposedmethodisabletosignificantlyreducethecomputationcomplexity.Keywords：monocularvision;wheelrobot;simultaneouslocalizationandmapbuilding;computationc

7、omplexity对象的距离和方向数据，有扫描激光传感器、超声波传1引言感器、罗盘和视觉传感器。声纳、激光传感器是利用物体的波反射原理进行距离测量和特征点的确认。当需要机器人的同步定位与地图构建问题涉及空间识别颜色或物体为平面时，声纳和激光传感器没有波的[1][2-3][4]SLAM、水下SLAM和地面SLAM。根据本体数量反射，无法对这类特征点进行识别和确认。而视觉传感[5]分为单机器人系统和多机器人系统。机器人在进行器的优点在于测量范围大，视觉采集的信息量大，价格SLAM过程中应用的传感器包括内部传感器和外部传感低廉，可识别目标特征。因此视觉传

8、感器在机器人SLAM器。内部传感器有惯性单元、陀螺仪、计程仪、方向传中具有更广泛的研究领域和应用价值。基于视觉的感器等。外