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基于全景视觉的移动机器人同时定位与地图创建方法研究
移动机器人在现代工业和服务领域中发挥着越来越重要的作用。为了使机器人更加灵活地适应不同环境下的工作任务，同时定位与地图创建技术成为了现代机器人领域的研究热点之一。全景视觉技术作为一种无需外部传感器的自主感知技术，已经被广泛应用于机器人定位与地图创建。
本文主要研究了一种基于全景视觉的移动机器人同时定位与地图创建方法，主要包括以下几个方面：全景视觉技术的原理以及在机器人领域中的应用、同时定位与地图创建技术的原理、基于全景视觉的同时定位与地图创建方法的研究思路与实现过程。
一、全景视觉技术在机器人领域的应用
全景视觉技术是一种类似于照相机的成像技术，能够获取到环境的全景图像，采集到多个视角的影像数据，并对影像数据进行拼接和计算。利用全景视觉技术，机器人可以在没有额外传感器的情况下实现对环境的感知。
全景视觉技术在机器人领域中的应用非常广泛，主要应用于以下几个方面：
1.地面标志物检测：机器人可以使用全景相机采集地面上的标志物图像，例如交叉口、人行道等，并通过图像识别算法分析标志物位置和方向信息，实现对机器人状态的估计。
2.环境建模：机器人可以通过全景相机获取多视角的环境图像，结合计算机视觉技术，实现对环境的三维建模。
3.导航与定位：利用全景相机获取周围环境信息，利用SLAM技术实现同时定位与地图创建，实现机器人的自主导航。
二、同时定位与地图创建技术
同时定位与地图创建技术(SLAM)是机器人定位与控制中的一项关键技术。SLAM技术的主要目的是利用机器人本身的传感器和位置信息，实现同时定位与地图创建，并在不断移动过程中对地图进行更新和完善。
SLAM主要包括两个过程：前端与后端。前端负责数据的采集和处理，主要包括执行机器人运动和环境感知。后端负责地图的创建和连续性维护，主要包括维护所有路标点和边缘，确定路标点之间的连通性和拓扑关系，以及优化地图的精度和一致性。
三、基于全景视觉的同时定位与地图创建方法的研究思路与实现过程
基于全景视觉的同时定位与地图创建方法主要分为以下几个步骤：
1、相机标定：利用kittl的相机标定库得到摄像机内参外参，性质如下：
2、数据采集：利用相机采集多视角的图像数据，利用LSD-SLAM构建原始轨迹。
3、运动模型估计：根据原始轨迹估计机器人的运动模型，包括线速度v和角速度w。
4、路标点提取：借助全景视觉技术提取视角较佳的图像特征，用LSD算法提取路标点。
5、路标点匹配：LSD算法提取的路标点用DBSCAN算法进行聚类，进行相对位姿估计，通过NDT进行全局优化。
6、地图更新：利用路标点之间的连通性和拓扑关系更新地图，以及重新估计机器人的状态。
四、结论
基于全景视觉的同时定位与地图创建方法是一种新型的机器人定位与导航技术。该技术能够为机器人提供更稳定、更高效的运动控制与环境感知功能。本文通过研究全景视觉技术在机器人领域中的应用，详述了同时定位与地图创建技术的原理以及基于全景视觉的同时定位与地图创建方法的研究思路与实现过程。该方法在实际应用中，可以为机器人提供更加准确可靠的定位信息，同时为机器人导航、自主控制提供更为精准的参考数据。