论文总字数：35753字

摘 要

随着人工智能和计算机技术的不断发展，智能机器人应用范围日益广泛，如今能为人们提供各式各样的服务，包括医疗服务机器人和移动机器人。移动机器人在未知的环境中自主运动，需要不断感知周围的环境信息，进行定位、避障和路径规划，最终到达目标点。同时定位与地图构建（SLAM）正是解决机器人在未知环境中自主移动的关键技术，它可以增量地进行地图构建和优化，同时确定自身在地图中的位置。随着处理器性能的提高以及视觉传感器具有体积小、价格低的优点，视觉SLAM成为近年来SLAM算法的研究热点。本文通过分析基于不同传感器的SLAM后，选用RGB-D相机作为传感器，然后分析了目前成熟的RGB-D SLAM框架，并在其基础上为框架不同模块选取合适的方法，进行硬件、软件和系统设计，提出评估方案。此外，在设计的系统基础上对特征提取、位姿估计、建图等方面进行改进，分别通过仿真实验和结果分析，说明改进后的算法改善了系统的准确性和实时性。最终，对改进后的系统进行仿真和误差分析，最终结果表明，本文设计实现的RGB-D SLAM系统，能很好的满足室内机器人同时定位与地图构建的要求。

关键词：SLAM，RGB-D SLAM，自主移动机器人，视觉里程计，图优化

Abstract

With the continuous development of artificial intelligence and computer technology, the application of intelligent robot is becoming more and more extensive, not limited to production and military, but can provide various services for people, including medical treatment and autonomous driving, namely medical service robot and mobile robot. The mobile robot requires constant awareness of the surrounding environment in order to move autonomously in an unknown environment, in the mean while positioning, obstacle avoidance and path planning, and reaching the target point eventually. Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) is the key technology to solve how an autonomous mobile robot moving in unknown environment, it can finish map building and optimizing incrementally, and determine its position in the map. With the performance of the processor and the fact that the visual sensors are smaller and cheaper, visual SLAM has become a research hotspot for the SLAM algorithm in recent years. By analyzing the SLAM based on different sensors, choose RGB-D camera as the sensor. Then analyze the current classic RGB-D SLAM framework, and choose suitable methods for different modules of the framework to finish the design of hardware, software and system, then choose the evaluation method. In addition, on the basis of the design system, the feature extraction, pose estimation and map building are improved, respectively conducting simulation experiment and result analysis, which shows that the improved algorithm improves the accuracy and real-time performance of the system. Finally, simulation and error analysis of the improved system are carried out. The final result shows that the RGB-D SLAM system designed and implemented in this paper can meet the requirements of the indoor autonomous mobile robot to locate and build the map at the same time.

KEY WORDS: SLAM, RGB-D SLAM, Autonomous Mobile Robot, Visual Odometer, Figure Optimization

目录

摘要 I

Abstract II

第一章 绪论 1

1.1 选题背景和意义 1

1.1.1 智能机器人的发展 1

1.1.2 SLAM研究意义 1

1.1.3 基于视觉的SLAM研究意义 2

1.2 室内自主移动机器人的研究现状 2

1.2.1 发展现状 2

1.2.2 发展前景 3

1.3 基于不同传感器SLAM的研究现状 3

1.3.1 基于激光雷达的SLAM 3

1.3.2 基于单目视觉的SLAM 4

1.3.3 基于双目视觉的SLAM 4

1.3.4 基于RGB-D的SLAM 4

1.3.5 多传感器融合的SLAM 5

1.4 本文主要研究内容和组织结构 6

1.4.1 主要研究内容 6

1.4.2 组织结构 6

第二章 RGB-D SLAM的基本框架 7

2.1 传感器数据读取 7

2.2 视觉里程计（Visual Odometry，VO） 7

2.2.1 特征提取与匹配 8

2.2.2 求解相机位姿变化 9

2.2.3 局部地图构建 9

2.3 后端优化（Optimization） 10

2.3.1 概述 10

2.3.2 运动估计求解 10

2.3.3 基于滤波器优化——EKF 11

2.3.4 基于图优化 11

2.4 回环检测（Loop Closing） 13

2.4.1 基于外观的回环检测 13

2.4.2 词袋模型 13

2.5 建图（Mapping） 14

2.5.1 地图分类 14

2.5.2 RGB-D 稠密建图 14

2.6 本章小结 14

第三章 基于RGB-D的室内机器人SLAM算法的设计 16

3.1 硬件平台 16

3.1.1 机器人平台 16

3.1.2 传感器 17

3.2 软件平台 18

3.3 系统设计 18

3.3.1 传感器数据读取 18

3.3.2 视觉里程计 18

3.3.3 后端优化 20

3.3.4 回环检测 20

3.3.5 建图 20

3.4 方案评估 21

3.5 本章小结 21

第四章 基于RGB-D的室内机器人SLAM算法的改进 22

4.1 特征提取改进 22

4.1.1 改进方案 22

4.1.2 方案分析 23

4.2 相机位姿计算改进 24

4.2.1 改进方案 24

4.2.2 方案分析 25

4.3 建图改进 26

4.3.1 改进方案 26

4.3.2 方案分析 27

4.4 引入关键帧改进 28

4.4.1 改进方案 28

4.5 本章小结 29

第五章 基于RGB-D的室内机器人SLAM算法的实现 30

5.1 相机标定 30

5.1.1 深度相机成像原理 30

5.1.2 RGB相机成像原理 30

5.1.3 相机标定原理 33

5.1.4 相机标定实现 34

5.2 仿真实验及分析 35

5.2.1 运动轨迹结果与分析 35

5.2.2 误差结果与分析 37

5.2.3 建图结果与分析 37

5.3 本章小结 40

第六章 总结与展望 41

6.1 工作总结 41

6.2 工作展望 41

致谢 43

参考文献 44

附录 46

绪论

选题背景和意义

智能机器人的发展

随着大数据、云计算、人工智能与物联网的快速发展与普及，机器人技术得到了突飞猛进的发展，受到多个领域的关注。机器人技术具有多学科交叉和融合特点，是数学、力学、机构学、材料、自动控制、计算机、人工智能、光电、通讯、传感、仿生等多学科和技术综合的成果^[1]。机器人技术最早应用于传统的工业领域,但随着机器人技术、计算机技术、人工智能的发展和各行业需求的提升,近年来,机器人技术正在向医疗、教育、娱乐、家庭服务等领域发展^[2]。我国政府于2015年发布《中国制造2025》文件，明确提出要大力发展以汽车、机械、国防军工、化工等应用为主的工业机器人，以及科学研究、医疗、教育娱乐、家庭服务等服务型机器人^[3]。

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