移动机器人在未知环境下的基于视觉系统的地图创建

移动机器人集中了计算机视觉技术,自动控制原理,电子技术,模式识别等许多学科的研究成果,被广泛应用于太空探索、军事侦察、家庭服务等领域。移动机器人只有具备自主导航能力,才能更广泛的发挥自己的作用。在未知环境下,机器人需要能创建环境的三维地图才能进行自主导航。虽然利用声纳、激光进行三维地图重建的技术已经很成熟,但是由于视觉传感器价格低、信息量大等优点,基于视觉传感器的移动机器人同时定位与地图创建成为当前研究的热点。本文研究了在未知环境下基于计算机视觉系统的三维场景重建的基本理论和技术,并实现了移动机器人在未知环境下地图创建的应用。 本文的难点在于如何从图像中提取稳定的特征点,如何实现在相邻连续帧的特征点的匹配。移动机器人的运动必然会引起摄像机位姿在三维模型中的变化,如何实时更新三维模型图中摄像机的位姿。 本文针对摄像机的三维地图重建,详细的分析了每个步骤：首先,介绍了计算机视觉的基本概念和摄像机的成像模型以及摄像机标定方法。对Kinect摄像机进行了标定,并给出摄像机内参数的标定结果。然后,对图像特征点进行提取和跟踪。介绍了Harris、KLT和FAST算法,给出用这几个算法进行特征点提取的实验结果,并对实验数据进行比较。接着,说明如何在构建三维虚拟场景中完成图像的描绘。最后用POSIT算法实现了机器人的位姿估计。 最后本文利用实验室自主开发的移动机器人进行创建地图实验。实验结果表明了本文的方案较为有效,具有较好的鲁棒性。