基于深度视觉传感器的地图创建设计(附件)【字数：13168】
摘 要随着社会科学技术不断的发展，不同的传感器不断地被发现和运用，其中视觉传感器的发现，促进了机器人的SLAM的发展。视觉SLAM的运用了促进移动机器人在陌生环境的地图创建的发展，这使得机器人在运用的时候更加的灵活。移动机器人的SLAM问题是移动机器人一切问题的基础，所以它的进步促进了机器人的发展，更多种类的机器人被运用到我们的时候中，对于机器人的视觉SLAM研究是非常有意义的事情。在本文中是利用深度视觉传感器——Kinect传感器，对室内移动机器人的SLAM算法进行研究，通过以Kinect传感器为基础扫描周围环境的深度数据转换为三维云点数，通过ROS的分布式框架传输到电脑上，完成室内移动机器人在未知环境的SLAM算法。
目 录
第一章 绪论 1
1.1研究背景及意义 1
1.2移动机器人的研究现状 1
1.2.1国外研究现状 2
1.2.2移动机器人的国内发展现状 3
1.3移动机器人SLAM的研究现状 4
1.4论文的组织结构 5
第二章 视觉传感器的应用 6
2.1传感器的介绍 6
2.2视觉传感器认识和发展 6
2.3Kinect介绍及工作原理 7
2.4Kinect的数据采集与处理 9
2.5本章小结 12
第三章 Turtlebot ROS 机器人实验平台 13
3.1Turtlebot移动机器人平台 13
3.2ROS操作系统 14
3.3Ubuntu系统 16
3.4Turtlebot 的地图创建 16
3.5Turtlebot ROS的自主导航与定点导航 20
3.6本章小结 21
第四章 基于深度视觉传感器的地图创建的实验 22
4.1实验过程 22
4.2地图创建的实验结果分析 22
4.3实验总结 24
4.4本章小结 25
结束语 26
致 谢 27
参考文献 28
第一章 绪论
1.1研究背景及意 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: ￥351916072￥
义
从上个世纪开始，机器人开始慢慢的发展起来，从专用于工业的工业机器人到拥有各种智能效果的智能机器人，渗透在人类生活的各个部分。这几年，因为时代的进步和科学的发展，计算机技术和传感器技术的发展也越来越迅速，这促使了具有高度智能化的机器人在一步一步的发展和完善，在国防军事、城市安全、工业、农业、医疗、服务等各个行业中都被广泛的运用中。
比如在军事上可以用于无人监测，危险环境的探测；在自然灾害面前可以帮助救援人员进行救援；在生活，医疗等方面可以为人们提供帮助，满足人们的日常需求，如：陪护机器人，清洁机器人，导航机器人等[1]。移动机器人逐渐融入我们的生活中，成我们生活不可缺少的一部分。
在这些行业中的应用，移动机器人在未知环境中进行探索一直是机器人智能化问题研究的重点。如何让机器人稳定而准确地在未知环境中自主移动依旧是一个热门话题，所以我们不得不将研究重点放在移动机器人的导航控制方法上[2]。
机器人在导航遇到的问题上需要像人在导航时需要解决以下三个问题[3]：我（机器人）在哪？目的地在哪？如何去到目的地？这三个问题分别对应的是机器人的定位，任务规划和路径规划的问题。而机器人的基础的问题是定位问题，为了解决这个问题的关键是对未知环境的感知并完成地图创建，只有准确的地图才能进行机器人的准确定位，这是移动机器人实现自主导航的核心问题。
在未知的环境中的未知位置，机器人是否可以一边逐步描绘出此环境完全的地图（a consistent map）,这一问题被称为及时定位与地图构建（SLAM,simultaneous localization and mapping）[4][5]。这是实现移动机器人自主定位，自主导航等问题的前提和基础。前人在研究这个问题上使用了大量的传感器，不同的传感器有不同的特点比如超声波，红外线，激光扫描仪等。近年来，由于计算机视觉研究的发展，视觉传感器渐渐地被运用，因为视觉传感器的体积小，成本低等特点，视觉SLAM逐渐成为该研究领域的重点研究方向。本文则是选用了Kinect 这一视觉传感器进行研究，并完成机器人在未知环境中的地图创建实验。
1.2移动机器人的研究现状
移动机器人的研究，有两条不同方向的技术路线：一条是由日本、瑞士带领的结合工业发展的需要，而研发出的一系类具有特殊需要的应用型机器人，比如我们可以用来电焊、喷漆、建筑等从而形成了庞大的机器人产业；第二条技术路线是把移动机器人用于研究人工智能，然后进行学术上的研究。
智能移动机器人正在慢慢的走向实用型。当机器人有运动系统、准确的导航系统、精准的感知能力，还有一个最重要的是可以安全友好的与人相处，才能使得移动机器人正真的走上实用。移动机器人的智能指标有自主性、交互性和适应性。自主性是根据工作指令还有周围的环境，自主的完成主机赋予的工作；交互性是机器人智能产生的基础，其中它包括机器人与环境的关系，与人的关系以及与机器人之间的关系，主要是用来对信息的获取处理和理解。适应性是移动机器人适应复杂的工作环境，然后做出正确的操作。
1.2.1国外研究现状
机器人在军事、民用、科研等不同的领域都有着巨大的商业价值和应用前景。智能机器人在模式识别、自动控制、传感器技术、卫星等不同的学科都有涉及。它体现了国家科研水平的综合实力，所以，各国都非常重视移动智能机器人的研究和发展。
从上个世纪50年代初期，William Grey Waltr 研制出两个可以完成自动避开障碍物等智能行为的移动机器人[6][7]开始，机器人的世界就像我们打开了。随后在1956年，美国国防部高级研究计划局正式在Dartmouth 会议上提出“人工智能”的概念。在60年年代末，美国斯坦福研究院研制出了自主移动机器人并取名为“Shakey”如图11所示，其主要是为了研究利用人工智能实现机器人在复杂的环境中自主推理、规划和控制。在20世纪70年代末，法国研制出HILARE机器人[8]，也是欧洲第一个移动机器人研究项目。在80年代，智能机器人的研究开始从实验室走向实际应用。在天文、水下、陆地等地方的机器人相继出现，应用越来越广泛。
目 录
第一章 绪论 1
1.1研究背景及意义 1
1.2移动机器人的研究现状 1
1.2.1国外研究现状 2
1.2.2移动机器人的国内发展现状 3
1.3移动机器人SLAM的研究现状 4
1.4论文的组织结构 5
第二章 视觉传感器的应用 6
2.1传感器的介绍 6
2.2视觉传感器认识和发展 6
2.3Kinect介绍及工作原理 7
2.4Kinect的数据采集与处理 9
2.5本章小结 12
第三章 Turtlebot ROS 机器人实验平台 13
3.1Turtlebot移动机器人平台 13
3.2ROS操作系统 14
3.3Ubuntu系统 16
3.4Turtlebot 的地图创建 16
3.5Turtlebot ROS的自主导航与定点导航 20
3.6本章小结 21
第四章 基于深度视觉传感器的地图创建的实验 22
4.1实验过程 22
4.2地图创建的实验结果分析 22
4.3实验总结 24
4.4本章小结 25
结束语 26
致 谢 27
参考文献 28
第一章 绪论
1.1研究背景及意 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: ￥351916072￥
义
从上个世纪开始，机器人开始慢慢的发展起来，从专用于工业的工业机器人到拥有各种智能效果的智能机器人，渗透在人类生活的各个部分。这几年，因为时代的进步和科学的发展，计算机技术和传感器技术的发展也越来越迅速，这促使了具有高度智能化的机器人在一步一步的发展和完善，在国防军事、城市安全、工业、农业、医疗、服务等各个行业中都被广泛的运用中。
比如在军事上可以用于无人监测，危险环境的探测；在自然灾害面前可以帮助救援人员进行救援；在生活，医疗等方面可以为人们提供帮助，满足人们的日常需求，如：陪护机器人，清洁机器人，导航机器人等[1]。移动机器人逐渐融入我们的生活中，成我们生活不可缺少的一部分。
在这些行业中的应用，移动机器人在未知环境中进行探索一直是机器人智能化问题研究的重点。如何让机器人稳定而准确地在未知环境中自主移动依旧是一个热门话题，所以我们不得不将研究重点放在移动机器人的导航控制方法上[2]。
机器人在导航遇到的问题上需要像人在导航时需要解决以下三个问题[3]：我（机器人）在哪？目的地在哪？如何去到目的地？这三个问题分别对应的是机器人的定位，任务规划和路径规划的问题。而机器人的基础的问题是定位问题，为了解决这个问题的关键是对未知环境的感知并完成地图创建，只有准确的地图才能进行机器人的准确定位，这是移动机器人实现自主导航的核心问题。
在未知的环境中的未知位置，机器人是否可以一边逐步描绘出此环境完全的地图（a consistent map）,这一问题被称为及时定位与地图构建（SLAM,simultaneous localization and mapping）[4][5]。这是实现移动机器人自主定位，自主导航等问题的前提和基础。前人在研究这个问题上使用了大量的传感器，不同的传感器有不同的特点比如超声波，红外线，激光扫描仪等。近年来，由于计算机视觉研究的发展，视觉传感器渐渐地被运用，因为视觉传感器的体积小，成本低等特点，视觉SLAM逐渐成为该研究领域的重点研究方向。本文则是选用了Kinect 这一视觉传感器进行研究，并完成机器人在未知环境中的地图创建实验。
1.2移动机器人的研究现状
移动机器人的研究，有两条不同方向的技术路线：一条是由日本、瑞士带领的结合工业发展的需要，而研发出的一系类具有特殊需要的应用型机器人，比如我们可以用来电焊、喷漆、建筑等从而形成了庞大的机器人产业；第二条技术路线是把移动机器人用于研究人工智能，然后进行学术上的研究。
智能移动机器人正在慢慢的走向实用型。当机器人有运动系统、准确的导航系统、精准的感知能力，还有一个最重要的是可以安全友好的与人相处，才能使得移动机器人正真的走上实用。移动机器人的智能指标有自主性、交互性和适应性。自主性是根据工作指令还有周围的环境，自主的完成主机赋予的工作；交互性是机器人智能产生的基础，其中它包括机器人与环境的关系，与人的关系以及与机器人之间的关系，主要是用来对信息的获取处理和理解。适应性是移动机器人适应复杂的工作环境，然后做出正确的操作。
1.2.1国外研究现状
机器人在军事、民用、科研等不同的领域都有着巨大的商业价值和应用前景。智能机器人在模式识别、自动控制、传感器技术、卫星等不同的学科都有涉及。它体现了国家科研水平的综合实力，所以，各国都非常重视移动智能机器人的研究和发展。
从上个世纪50年代初期，William Grey Waltr 研制出两个可以完成自动避开障碍物等智能行为的移动机器人[6][7]开始，机器人的世界就像我们打开了。随后在1956年，美国国防部高级研究计划局正式在Dartmouth 会议上提出“人工智能”的概念。在60年年代末，美国斯坦福研究院研制出了自主移动机器人并取名为“Shakey”如图11所示，其主要是为了研究利用人工智能实现机器人在复杂的环境中自主推理、规划和控制。在20世纪70年代末，法国研制出HILARE机器人[8]，也是欧洲第一个移动机器人研究项目。在80年代，智能机器人的研究开始从实验室走向实际应用。在天文、水下、陆地等地方的机器人相继出现，应用越来越广泛。
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