RealSense支持的室内机器人SLAM方法设计与实验研究

本篇论文《基于RealSense的室内机器人SLAM方法设计与试验》是山东农业大学机械与电子工程学院研究生盖顺华在2018年12月完成的一篇硕士学位论文，主要探讨了在室内环境中，利用Intel RealSense技术实现自主机器人同时定位（SLAM）的问题。SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）是一种关键的机器人导航技术，它允许机器人在未知环境中实时构建地图并确定自身位置。 1. **研究背景与意义** - 随着机器人技术的发展，室内环境中的自主导航需求日益增长，尤其是在农业、医疗、服务等领域的应用。SLAM技术的精确性对于提高机器人的自主性和效率至关重要。 2. **视觉SLAM概述** - 论文介绍了视觉SLAM的基本概念，它依赖于摄像头获取的视觉信息来估计机器人位置和环境地图。视觉SLAM结合了计算机视觉和机器人学，是通过解决视觉传感器数据的匹配和融合问题来实现的。 3. **国内外研究现状** - 文献回顾了视觉SLAM的最新进展，强调了RealSense等深度感知传感器在SLAM中的重要作用。同时，提到了当前SLAM算法在精度、速度和复杂环境适应性方面的挑战。 4. **主要研究工作** - 作者的工作主要包括RealSense硬件的标定、特征提取和匹配算法的优化、以及SLAM数据关联的改进。特别地，他们对特征提取算法进行了对比分析，并提出了一种改进的FLANN分类树特征匹配方法以提高匹配效率。此外，还改进了位姿计算和闭环检测算法，以增强系统的稳定性和鲁棒性。 5. **论文结构** - 论文详细阐述了视觉SLAM的理论基础，如针孔模型和相机坐标系；然后着重讲解了如何使用RealSense获取深度数据，包括数据采集、预处理和标定；最后，展示了作者针对SLAM核心环节的创新性工作，包括特征选择、匹配算法优化以及闭环检测策略。 6. **版权声明** - 学位论文作者确认该作品是在导师指导下独立完成的，并声明对所有在研究过程中提供帮助的人或团队给予了适当的致谢。同时，作者同意学校保留论文副本，并允许其被查阅和编入数据库。 总体上，这篇论文提供了一个实际应用案例，展示了如何利用RealSense技术提升室内机器人SLAM的性能，为机器人自主导航技术的研究和发展做出了贡献。