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系統識別號 U0002-0702201204240600
中文論文名稱 分離更新式FastSLAM之設計與實現
英文論文名稱 Design and Implementation of Separated-Update FastSLAM
校院名稱 淡江大學
系所名稱(中) 機械與機電工程學系博士班
系所名稱(英) Department of Mechanical and Electro-Mechanical Engineering
學年度 100
學期 1
出版年 101
研究生中文姓名 陳雨政
研究生英文姓名 Yu-Cheng Chen
學號 895370012
學位類別 博士
語文別 中文
口試日期 2012-01-10
論文頁數 66頁
口試委員 指導教授-王銀添
委員-許陳鑑
委員-張文中
委員-翁慶昌
委員-劉昭華
委員-王銀添
中文關鍵字 SLAM  FastSLAM  單眼視覺系統  反深度特徵 
英文關鍵字 Simultaneous Localization and Mapping (SLAM)  FastSLAM  Monocular vision  Inverse depth 
學科別分類
中文摘要 本論文提出分離更新式FastSLAM方法,分離FastSLAM過程中機器人狀態與地標狀態之更新,藉以改善SLAM過程中機器人狀態的預測,在高運動雜訊情形下能有較佳表現;同時亦探討單眼視覺式SLAM,使具備複雜運動模型的行動機器人系統在SLAM過程中對機器人狀態之估測可脫離運動平台之限制。研究內容包含FastSLAM理論之推導、以雷射測距儀為感測器之FastSLAM與分離更新式FastSLAM的實現、單眼視覺系統透視投影法與反深度特徵初始化的推導,反深度特徵初始化與FastSLAM方法之結合,單眼視覺FastSLAM系統之實現。
英文摘要 In this dissertation, separated-update FastSLAM (FastSLAM SU), a modified FastSLAM method is developed in order to improve the robot state prediction in high motion uncertainty situation by updating the robot and landmarks state separately. Meanwhile, for complex motion platform robots, a free moving camera SLAM is also discussed. This research contains introduction, simulation and implementation of FastSLAM and FastSLAM SU and combination of FastSLAM and monocular vision system with inverse depth feature initialization.
論文目次 目錄
中文論文提要 I
英文論文提要 II
目錄 III
圖目錄 VI
表目錄 IX
第一章 序論 1
1.1 研究動機與研究目的 1
1.2 問題描述 1
1.3 相關文獻探討 3
1.4 研究範圍 5
1.5 論文架構 5
第二章 分解式SLAM 6
2.1 SLAM後驗分佈之分解 6
2.2 FastSLAM 粒子初始化 6
2.3 FastSLAM 1.0 概述 7
2.3.1 FastSLAM 1.0 機器人狀態預測 7
2.3.2 FastSLAM 1.0之量測、量測預測與資料關聯 7
2.3.3 FastSLAM 1.0地標的狀態更新與新增 8
2.3.4 重新取樣 9
2.4 FastSLAM 2.0 概述 11
2.4.1 FastSLAM 2.0 機器人狀態預測與更新 11
2.4.2 FastSLAM 2.0之量測、量測預測與資料關聯 12
2.4.3 FastSLAM 2.0地標的狀態更新與新增 12
2.5 FastSLAM 2.0 SU概述 14
2.5.1 FastSLAM 2.0 SU 機器人狀態預測與更新 14
2.5.2 FastSLAM 2.0 SU之量測、量測預測與資料關聯 15
2.5.3 FastSLAM 2.0 SU地標的狀態更新與新增 15
第三章 模擬與實測分析 18
3.1 FastSLAM模擬 18
3.1.1 機器人運動模型 18
3.1.2 機器人感測模型 19
3.1.3 地圖管理策略 20
3.1.4 模擬程式介面 20
3.2 模擬結果與分析 22
3.2.1 低運動雜訊模擬 22
3.2.2 高運動雜訊模擬 24
3.3 實測與分析 26
3.3.1 封閉地形環境 26
3.3.2 量測資訊之前處理 26
3.3.3 低運動雜訊實測 26
3.3.4 高運動雜訊實測 30
3.3.5 長距離直線實驗 32
第四章 單眼視覺式同時定位與建圖 41
4.1 攝影機運動模型 41
4.2 感測模型 41
4.3 特徵初始化 43
4.4 線性指標 46
4.5 量測模型之線性指標 47
4.6 特徵維度轉換 48
第五章 單眼視覺式SLAM模擬 49
5.1 單眼視覺FastSLAM模擬 49
第六章 研究成果與討論 61
6.1 研究成果 61
6.2 未來研究方向 61
參考文獻 62
附錄A 兩輪差速驅動機器人介紹 64
A.1 機器人系統架構 64
A.2 雷射測距儀 66

圖目錄
圖2.1 重新取樣流程 10
圖2.2 FastSLAM 2.0演算法流程圖 13
圖2.3 FastSLAM 2.0 SU流程圖 17
圖3.1 模擬場景介紹 18
圖3.2 測距儀量測模型 20
圖3.3 FastSLAM 模擬程式介面 20
圖3.4 模擬環境 23
圖3.5 實測場景 27
圖3.6 低運動雜訊機器人運動終點 27
圖3.7 低運動雜訊FastSLAM 1.0實驗結果 28
圖3.8 低運動雜訊FastSLAM 2.0實驗結果 29
圖3.9 低運動雜訊FastSLAM 2.0 SU實驗結果 29
圖3.10 高運動雜訊機器人運動終點 30
圖3.11 高運動雜訊FastSLAM 1.0實驗結果 31
圖3.12 高運動雜訊FastSLAM 2.0實驗結果 31
圖3.13 高運動雜訊FastSLAM 2.0 SU實驗結果 32
圖3.14 長距離直線實驗結果(Step=1) 33
圖3.15 長距離直線實驗結果(Step=100) 34
圖3.16 長距離直線實驗結果(Step=200) 35
圖3.17 長距離直線實驗結果(Step=300) 36
圖3.18 長距離直線實驗結果(Step=400) 37
圖3.19 長距離直線實驗結果(Step=500) 38
圖3.20 長距離直線實驗結果(Step=600) 39
圖3.21 長距離直線實驗結果(Step=789) 40
圖4.1 透視投影法示意圖 42
圖4.2 攝影機座標與特徵點 43
圖4.3 求算方式示意圖 46
圖4.4 函數f於 之導數 47
圖4.5 攝影機與特徵點之幾何關係 48
圖5.1 模擬場景 50
圖5.2 攝影機移動路徑 51
圖5.3 模擬中各時刻最大權重粒子所含之地標數目 53
圖5.4 單眼視覺攝影機模擬結果(Step=108) 54
圖5.5 單眼視覺攝影機模擬結果(Step=402) 55
圖5.6 單眼視覺攝影機模擬結果(Step=600) 56
圖5.7 單眼視覺攝影機模擬結果(Step=800) 57
圖5.8 攝影機位置與估測結果 58
圖5.9 攝影機速度與估測結果 59
圖5.10 量測數目與耗費時間 60
圖A.1 Pioneer 3-DX機構說明 65
圖A.2 Pioneer 3-DX前視與側視圖 65
圖A.3 差速驅動機器人之本體外觀 65
圖A.4 攝影機與雷射支架 66
圖A.5 雷射測距儀掃描範圍 66

表目錄
表3.1 介面欄位圖例及說明 21
表3.2 低運動雜訊模擬結果 23
表3.3 高運動雜訊模擬結果 24
表3.4 低運動雜訊實驗機器人最終位置 28
表3.5 高運動雜訊實驗機器人最終位置 30
表3.6 長距離直線實驗機器人最終位置 32
表5.1 已知特徵點設定 49
表5.2 攝影機運動方式 51
表5.3 模擬參數 52
表5.4 地標估測結果 60
表A.1 Pioneer 3-DX規格 64
表A.2 SICK LMS 100 雷射測距儀規格表 66
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