基于视觉slam的移动机器人闭环检测算法研究

《基于视觉slam的移动机器人闭环检测算法研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、硕士学位论文MASTER’SDISSERTATION论文题目基于视觉SLAM的移动机器人闭环检测算法研究作者姓名张丹丹学位类别工学硕士指导教师陈卫东朱奇光2016年5月中图分类号：TP242.6学校代码：10216UDC：621.3密级：公开工程硕士学位论文基于视觉SLAM的移动机器人闭环检测算法研究硕士研究生：张丹丹导师：陈卫东朱奇光副导师：申请学位：工学硕士工程领域：电子科学与技术所在单位：信息科学与工程学院答辩日期：2016年5月授予学位单位：燕山大学ADissertationinElectronicScienceandTechnologyCLOSEDLOOPDETECTI

2、ONBASEDVISIONSLAMFORMOBILEROBOTbyZhangDandanSupervisor:ProfessorChenWeidongandViceProfessorZhuQiguangYanshanUniversityMay,2016燕山大学硕士学位论文原创性声明本人郑重声明：此处所提交的硕士学位论文《基于视觉SLAM的移动机器人闭环检测算法研究》，是本人在导师指导下，在燕山大学攻读硕士学位期间独立进行研究工作所取得的成果。论文中除已注明部分外不包含他人已发表或撰写过的研究成果。对本文的研究工作做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式注明。本声明的法律结果

3、将完全由本人承担。作者签字：日期：年月日摘要摘要机器人的闭环检测问题是机器人在定位、导航时是否需要更新地图的重要依据，但是移动机器人在同步定位与地图创建时，由于视觉传感器自身的累积误差，无法正确的判断是否发生了闭环响应。本文针对目前移动机器人闭环检测算法中存在的关键问题进行研究分析，主要研究内容包括：首先，以课题研究意义及背景为依据，介绍移动机器人视觉场景闭环检测算法，详细分析闭环检测算法的研究现状以及关键的问题，并建立移动机器人视觉成像模型，为后续的移动机器人闭环检测问题的研究提供理论模型。其次，针对模糊图像对特征点提取的影响，利用最大期望算法对图像进行盲去模糊处理，通过最大似

4、然估计将图像恢复到清晰图像，然后使用SIFT算子进行MATLAB仿真实验，证明利用盲去模糊处理的图像提高了图像特征匹配的正确率。再次，针对机器人闭环检测算法中准确率低、耗时长等问题，设计一种基于改进视觉词典的闭环检测算法，提取经过盲去模糊化图像的底层特征，选出优化的特征描述符，并提出基于二次标记法的视觉词典构建算法，将提取到的连续图像特征转换为离散的视觉单词。最后利用场景分类仿真实验，证明改进的算法不仅提高了检测正确率，而且缩短了计算时间。最后，针对朴素贝叶斯算法中似然函数估计观测模型的准确性差、算法冗余、计算时间长等缺陷，设计出改进的贝叶斯算法模型，并与改进的BOVW模型结合，

5、将算法分为训练阶段和测试阶段，实现贝叶斯框架下的图像相似度计算。解决利用传统贝叶斯概率模型中似然估计的不确定性带来的误差问题，通过对比实验，验证改进算法的性能。关键词：移动机器人；闭环检测；BOVW模型；图像相似度；贝叶斯概率计算-I-燕山大学工学硕士学位论文AbstractTheclosed-loopdetectionproblemofrobotisaimportantbasiswhentherobotinpositioningandnavigation.Butduetothecumulativeerrorofthevisualsensor,itcan'tjudgmentthe

6、closed-loopresponse.Simultaneouslocalizationandmappinghastheproblemsoflowestimateaccuracyandlongtimeconsumingwhenmobilerobotfacedwiththeclosedloopdetection,Todealwiththeseproblems,Themajorresearchcontentsareasfollows:Firstly,thispapersummarizesthebackgroundandsignificanceoftheresearch,andanal

7、yzesthestatusandexistingproblemsofthevision-basedmobilerobotclosed-loopdetectionalgorithmsindetail,andestablishesavarietyofmobilerobotsystemmodels,thesesystemsmodelarethebasisofaplatformforthevision-basedmobilerobotlocalizationproblem.Secondl