AUV-SLAM的特征提取与匹配算法研究

郑艳梅

中国海洋大学

摘要：

随着海洋研究地位的不断提高，对于具有自主导航定位能力的水下机器人的需求越来越多，要求也越来越高，关于自主水下机器人AUV(AutonomousUnderwear Vehicle)的研究已经成为机器人领域的焦点。在复杂多变的水下环境中，声纳、相机等传感器作为AUV的“眼睛”，肩负着AUV感知环境的重要使命，对其采集的图像进行分析和处理逐渐成为AUV领域的重要问题，决定着后续的导航定位与地图构建的有效性和精确度。　　本论文采用声纳传感器与单目相机相结合的方法采集图像，并对图像进行特征分析、提取与匹配，从而为同时定位与地图构建SLAM(SimultaneousLocalization And Mapping)算法提供所需要的环境信息。　　对于声纳传感器，本文利用Sea ScanHDS侧扫声纳采集图像，根据声纳图像的特点，通过对图像进行平滑、阈值化及聚类分析提取特征，然后采用正态分布变换NDT算法匹配特征，从而获得相对位姿约束。　　对于相机传感器，在进行特征分析之前，通过连接假设计算图像对的覆盖率来确定候选图像，提高算法效率，针对具体应用，采用一个成对图像特征匹配结构去匹配候选的图像对，利用尺度不变特征变换SIFT算法提取特征，然后使用位姿限制相关搜索PCCS算法消除错误的匹配，并且为了适应环境结构的多变性，利用一种几何模型选择框架自动选择合适的匹配模型，从而得到精确的约束信息。较以往的算法，更加具有有效性、实时性和准确性。

关键词：自主水下机器人;特征提取;匹配算法;同时定位算法;地图构建算法

授予单位：中国海洋大学

授予学位：硕士

学科专业：电子与通信工程

导师姓名：何波

学位年度：2015

语种：中文

分类号：TP242

页数：60

在线出版日期：2016-01-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）