室内双目视觉SLAM技术：家庭服务机器人的关键技术

室内移动机器人双目视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，同时定位与地图构建）方法是当前家庭服务机器人领域中的关键技术，尤其在老龄化社会中，由于机器人在提供家庭护理、助老助残等方面的需求增加，其自主导航和环境理解能力显得尤为重要。这篇硕士研究生论文由郭文县撰写，其导师为张智副研究员，专业背景为控制科学与工程。 该研究的重点在于解决室内环境中移动机器人的自主导航问题，通过双目视觉系统实现精确的定位和环境建图。双目视觉SLAM利用两台相机同时获取深度信息，通过对左右视差图像的匹配和融合，不仅可以实时更新机器人自身的位置，还能构建出环境的三维地图。这种技术对于避免碰撞、规划路径以及理解复杂室内布局至关重要。 论文的工作流程可能包括以下几个步骤： 1. **视觉传感器处理**：双目相机采集到的图像首先经过校准和特征提取，以便后续的深度估计和匹配。 2. **特征匹配与跟踪**：通过特征匹配算法（如SIFT、ORB或ORB-SLAM）找出图像之间的对应关系，形成视觉键点和对应关系。 3. **深度计算**：基于视差测量，通过三角测量计算出每一点的三维坐标，更新机器人位置和环境地图。 4. **SLAM算法**：通过优化算法（如粒子滤波、扩展卡尔曼滤波或图优化）整合传感器数据，实时更新机器人状态和环境地图，同时解决局部最优和全局一致性的挑战。 5. **误差校正**：对地图进行持续的更新和优化，以确保长期的定位精度和地图的准确性。 郭文县在论文提交于2017年1月，并于同年3月进行了论文答辩，最终获得了哈尔滨工程大学的工学硕士学位。此研究不仅展示了作者对双目视觉SLAM原理的深入理解，也体现了其在实际应用中的创新与实践能力。整个研究过程中，遵循了学位论文的原创性声明，保证了所有工作都是独立完成，并正确引用了相关文献，尊重学术界的知识积累。