淡江大學覺生紀念圖書館 (TKU Library)
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系統識別號 U0002-1708201122121000
中文論文名稱 基於靜態環境的空間限制條件之雙眼視覺式移動物體偵測與追蹤
英文論文名稱 Moving Object Detection and Tracking Using Binocular Vision Based on Spatial Constraints of Static Environment
校院名稱 淡江大學
系所名稱(中) 機械與機電工程學系碩士班
系所名稱(英) Department of Mechanical and Electro-Mechanical Engineering
學年度 99
學期 2
出版年 100
研究生中文姓名 洪璿凱
研究生英文姓名 Syuan -Kai Hung
學號 698370482
學位類別 碩士
語文別 中文
口試日期 2011-07-19
論文頁數 71頁
口試委員 指導教授-王銀添
委員-許陳鑑
委員-孫崇訓
委員-劉昭華
委員-張文中
委員-王銀添
中文關鍵字 同時定位建圖與移動物體追蹤(SLAMMOT)  移動物體偵測  機器人視覺  擴張型卡爾曼過濾器(EKF) 
英文關鍵字 simultaneous localization and mapping and moving object detection and tracking (SLAMMOT)  moving object detection (MOT)  robot vision  extended Kalman filter (EKF) 
學科別分類 學科別應用科學機械工程
中文摘要 本研究使用擴張型卡爾曼濾波器(EKF)發展機器人的雙眼視覺式同時自我定位、建圖、與移動物體追蹤(SLAMMOT)系統。本研究主要內容為利用地圖特徵在空間中的位置限制條件,發展不依賴估測器的資料關聯與地圖管理程序,以避免狀態估測錯誤所引起的不良效應。其次利用此位置限制條件,規劃偵測移動物體的演算法。所發展的演算法最後與卡爾曼濾波器整合成為雙眼視覺式EKF SLAMMOT系統,在室內環境中測試,成功執行路徑閉合、SLAM任務、以及移動物體偵測與追蹤的功能。
英文摘要 This thesis presents a visual simultaneous localization, mapping and moving object tracking (SLAMMOT) based on extended Kalman filter (EKF). First, we use the geometric constraints of static landmarks in three-dimensional space to design the algorithms of data association and map management. Since these algorithms are independent of the EKF estimator, the SLAMMOT system can recover from the problem of robot kidnapped automatically. Second, we use the same geometric constraints to develop the algorithm for moving object detection. The developed algorithms are integrated with the EKF estimator to carry out the experiments of SLAMMOT tasks in indoor environments.
論文目次 目錄
摘要 Ⅰ
目錄 Ⅲ
圖目錄 Ⅴ
表目錄 Ⅶ
第1章 序論 1
1.1 研究動機與研究目的 1
1.2文獻探討 1
1.3研究範圍與論文架構 1
第2章 雙眼視覺式EKF SLAMMOT 3
2.1系統狀態架構 3
2.2攝影機狀態 4
2.3靜態特徵狀態 5
2.4移動物體狀態 5
2.5量測模型 6
2.6量測轉換函數 9
2.7量測雜訊 10
2.8本章結論 11
第3章 地圖管理 12
3.1特徵擷取 12
3.2新增特徵:靜態 12
3.3刪除特徵:靜態 13
3.4非靜態特徵排除 13
3.4.1特徵位置改變情況 18
3.5新增特徵:動態 21
3.6刪除特徵:動態 21
3.7本章結論 22
第4章 實測範例 23
4.1實驗設備 23
4.2地面基準實驗 25
4.3實驗截圖 26
4.3.1實驗一:室內環境旋轉 27
4.3.2實驗二:室內環境繞圈行走 33
4.3.3實驗三:攝影機180度翻轉 39
4.3.4實驗四:攝影機遮蔽 48
4.3.5實驗五:移動物體偵測與追蹤 54
4.3.6實驗六:移動物體偵測與追蹤 60
第5章研究成果與未來研究方向 66
5.1研究成果 66
5.2研究貢獻 66
5.3未來研究方向 66
參考文獻 67
附錄A Jacobian矩陣 68
A.1機器人EKF SLAMMOT問題之 矩陣細部推導 68

圖目錄

圖2.1刪除特徵狀態與共變異矩陣示意圖 4
圖2.2攝影機視線向量示意圖 8
圖2.3 SSG結構視線向量示意圖 8
圖2.4量測雜訊隨深度增加示意圖 10
圖2.5 EKF SLAMMOT流程圖 11
圖3.1 SURF資料關聯錯誤造成的特徵位移 14
圖3.2空間中之三點構成平面三角形 16
圖3.3平面上之三點座標 16
圖3.4距離比較示意圖 17
圖3.5演算法計算空間中三點之示意圖 18
圖3.6左右影像特徵關聯錯誤示意圖 19
圖3.7量測誤差造成投影點錯誤示意圖 19
圖3.8投影點錯誤示意圖 20
圖3.9量測實際場景 20
圖3.10估測之特徵位置(俯視圖) 20
圖3.11估測之特徵位置(立體圖) 21
圖3.12 地圖管理之系統流程圖 22
圖4.1 雙眼攝影機 25
圖4.2 SLAMMOT系統流程圖 25
圖4.3圖4.3地面基準實驗結果(上視圖) 26
圖4.4實驗一結果圖:(a)上視圖;(b)立體圖(c)地圖特徵數量(d)攝影機標準差 29
圖4.5 實驗一8張截圖 33
圖4.6實驗二結果圖:(a)上視圖;(b)立體圖(c)地圖特徵數量(d)攝影機標準差 35
圖4.7實驗二8張截圖 39
圖4.8實驗三結果圖:(a)上視圖;(b)立體圖(c)地圖特徵數量(d)攝影機標準差 41
圖4.9實驗三6張截圖 47
圖4.10實驗四結果圖:(a)上視圖;(b)立體圖(c)地圖特徵數量(d)攝影機標準差 49
圖4.11實驗四8張截圖 53
圖4.12實驗五結果圖:(a)上視圖;(b)立體圖(c)地圖特徵數量(d)攝影機標準差 55
圖4.13實驗五8張截圖 59
圖4.14實驗六結果圖:(a)上視圖;(b)立體圖(c)地圖特徵數量(d)攝影機標準差 61
圖4.15實驗六8張截圖 65



表目錄
表4.1 筆記型電腦規格表 23
表4.2 左攝影機內部參數 23
表4.3 右攝影機內部參數 24
表4.4 雙眼攝影機結構外部參數 24
表4.5 左影像修正模型參數 24
表4.6 右影像修正模型參數 24

參考文獻 [Bibby and Reid 2007] C. Bibby and I. Reid, “Simultaneous Localisation and Mapping in Dynamic Environments (SLAMIDE) with Reversible Data Associa”, In Proceedings of the Robotics: Science and Systems III, 2007.

[Bouguet 2010] J.Y. Bouguet, Camera Calibration Toolbox for Matlab, http://www.vision.caltech.edu/ bouguetj/calib_doc/. (accessed 2010)

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[Smith et al. 1990] R. Smith, M. Self and P. Cheeseman, “Estimating Uncertain Spatial Relationships in Robotics”, In Autonomous Robot Vehicles, I.J. Cox and G.T. Wilfong, Eds., Springer-Verlog, pp.167-193, 1990.

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[Wang et al. 2007] C.C. Wang, C. Thorpe, S. Thrun, M. Hebert and H. Durrant-Whyte, “Simultaneous Localization, Mapping and Moving Object Tracking”, The International Journal of Robotics Research, vol. 26, no.09, pp. 889-916, 2007.

[Zhao et al. 2008] H. Zhao, M. Chiba, R. Shibasaki, X. Shao, J. Cui and H. Zha, “SLAM in a Dynamic Large Outdoor Environment using a Laser Scanner”, In Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and Automation, Pasadena, California, 2008.

[洪敦彥2010] 洪敦彥,基於擴張型卡爾曼過濾器的機器人視覺式同時定位、建圖、與移動物體追蹤,淡江大學機械與機電工程學系碩士論文,2010。

[邱明璋2011] 邱明璋,基於極線限制條件之單眼視覺式移動物體偵測與追蹤,淡江大學機械與機電工程學系碩士論文,2011。

[馮盈捷 2011] 馮盈捷,使用尺度與方向不變特徵建立機器人視覺式SLAM之稀疏與續存性地圖,淡江大學機械與機電工程學系碩士論文,2011。




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