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研究生: 許竣揚
Chun-Yang Hsu
論文名稱: 單一相機同時定位與環境地圖建製於二維移動載具之實現
Implementation of Monocular SLAM Technique in 2-Dimensional Robot Vehicle
指導教授: 高維文
Wei-wen Kao
口試委員: 陳亮光
Liang-kuang Chen
蔡岳廷
none
學位類別: 碩士
Master
系所名稱: 工程學院 - 機械工程系
Department of Mechanical Engineering
論文出版年: 2011
畢業學年度: 99
語文別: 中文
論文頁數: 93
中文關鍵詞: 單一相機同時定位與建圖特徵點辨識室內定位
外文關鍵詞: Single camera, SLAM, Feature detection, Indoor positioning
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一般以影像為基礎的定位方式常使用單一相機配合連續拍攝影像,藉由影像變化來求解的單一相機定位法。本文藉由偵測影像內特徵點的位置或相對關係,可推算出特徵點的位置或相機自身的位置與姿態的變化。定位的演算若用於已知環境則僅利用已知特徵點位置求取相機位置;若於未知環境則可將特徵點位置及相機自身位置均視為未知,並使用同時定位與建圖(SLAM)的相關技術求解。本文先針對不同特徵點分佈在空間中的狀況進行系統模擬,最後在二維平面運動載具上實現。


The located method which based on image was used to use single camera with sequential images. It’s a single camera located method solved by image variations. In this thesis, we estimated the positions of the feature points or the intrinsic position and orientation of camera by feature points in the image. Located algorithm may only used the known feature points position to find the camera position if used in known environment. If it was used in the unknown environment, it may treat the positions of feature points and the intrinsic position of camera as unknown. Furthermore, it could be solved by using the technique of simultaneous localization and mapping. In this thesis, we executed the system simulation on the situation of different feature points distributed in the space first. Finally, we implement it on two dimensional robot vehicle.

摘要 I ABSTRACT II 誌謝 III 目錄 V 圖目錄 VII 表目錄 XI 第一章 緒論 1 1.1前言 1 1.2 研究方法與目的 1 1.3 文獻回顧 2 1.4 論文架構 3 第二章 理論背景 5 2.1 SLAM基礎介紹 5 2.2 狀態模型 6 2.2.1 相機狀態向量 6 2.2.2 逆深度參數化(Inverse Depth) 10 2.2.3 全狀態向量表示 11 2.3 量測方程式 12 2.4離散型卡爾曼濾波器 13 2.6擴展式卡門濾波器 18 第三章 系統架構 23 3.1 車輛載具 23 3.2微控制器BASIC STAMP MODULE 24 3.3 伺服馬達(SERVO MOTOR) 27 3.3.1 PWM波行之產生 29 3.4視覺攝影機 30 第四章 系統於擴展式卡爾曼濾波器發展與模擬結果 33 4.1 系統方程式推導 33 4.1.1二維空間狀態方程式 33 4.1.2簡化量測方程式 35 4.1.3 Jacobian矩陣計算 36 4.1.4 共變異矩陣計算 39 4.2 模擬系統構建 40 4.2.1 相機運動模擬訊號產生 41 4.2.2 相機量測模擬訊號產生 42 4.3 系統模擬結果 42 4.3.1 單一方向特徵點 42 4.3.2 多方向特徵點 50 4.4結果討論 60 第五章 定位實驗 63 5.1 系統整合流程 63 5.2 特徵點設定 65 5.3 實驗結果 69 5.4 結果討論 75 第六章 結論與未來展望 76 6.1結論 76 6.2建議 76 6.3 未來展望 77 參考文獻 78

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