清华大学开题报告ppt下载

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室内机器人的视觉定位与建图 清华大学博士生开题报告 博士生：高翔 导师：宋靖雁 教授 指导老师：张涛 教授 清华大学自动化系 导航中心 2015.4 提纲 选题背景 相关研究 研究内容与创新点 进度安排 已有成果 1.选题背景 1.选题背景 协同定位与建图 Simultaneous Localization and Mapping 1.选题背景 机器人 搭载各种传感器的移动平台 激光、相机、声呐、深度相机等 轨迹 地图 1.选题背景 SLAM 自主机器人的核心技术； 21世纪机器人领域发展最快的十大技术之一； 机器人研究领域的圣杯 [Adam14]； 应用：导航、远程操作、服务、生产等。 已有三十多年的研究（86年起） 仍处于研究室阶段，未在市场上利用 原因：理论假设较为简单，而实际环境复杂多变 1.选题背景 2.相关研究 2.相关研究 问题的提出：1986-1989 Smith系列论文《空间位置的表达与估计》（On the representation and estimation of spatial uncertainty）[Smith86] 环境：路标(Landmark)的集合； 观测数据：视野内路标与机器人的距离与夹角 目的：计算机器人的轨迹与路标位置 2.相关研究 2.相关研究 模型： 2.相关研究 前期的大量研究：在此模型上，构建扩展卡尔曼滤波器（Extended Kalman Filter）求解： 2.相关研究 例子： Lowe的基于SIFT双目视觉SLAM。[Se02] Davison的实时单目SLAM。[Davison07] 2.相关研究 EKF局限性： 保存所有路标的均值与协方差矩阵：O(n^2) 线性化假设 高斯噪声假设 对数据关联的敏感性 路标地图不够直观 2.相关研究 随后几年的发展： 粒子滤波器（Particle Filter）[Sim07]，对数据关联容错性高，计算量相对较大。 FastSLAM [Montemerlo02]，结合EKF与PF的优势。 线性EKF [Paz08]，分治法求解EKF。 2.相关研究 滤波器以外的思路：优化方法，起源于SFM的BA方法[Triggs00] 看作对各变量的约束，建立优化问题。 2.相关研究 图优化：优化变量=节点 约束=边 优化问题=G(V，E) 考虑所有时间的约束，称为全SLAM（Full SLAM） 2.相关研究 基于图优化的方法称为姿态图（Pose Graph） 优点： 直观 利用所有数据 对数据关联容错率高 易于表达回环检测 稀疏性[Sibley09] 2.相关研究 例子 FrameSLAM [Konolige08] RGB-D SLAM [Endres14] 3.研究内容与创新点 3.研究内容与创新点 RGB-D相机的特征选择 利用深度学习方法进行回环检测 动态环境下的SLAM 多机器人协作SLAM 3.研究内容与创新点 RGB-D相机的特征选择 目前RGB-D SLAM仍使用传统的视觉SLAM方法。 3.研究内容与创新点 视觉方法缺点：特征位于物体边缘->深度不稳定 选择深度稳定的点进行匹配 3.研究内容与创新点 平面特征点 先估计平面 恢复平面上图像 提取特征 创新点 利用新兴的深度相机 有效地利用RGB-D数据 更精确，失误率低 3.研究内容与创新点 b) 深度学习回环检测 回环检测是SLAM中的重要一环 识别机器人曾到达过的地方 3.研究内容与创新点 b) 深度学习回环检测 传统方法：基于词袋模型（Bag-of-Words）[Cadena12] 需要人工设计特征 对光照变化适应性差 深度学习方法 自动学习特征 从原始数据出发 3.研究内容与创新点 b) 深度学习回环检测 无先验信息：非监督学习 使用层叠降噪自动编码器（stacked auto-encoder） 3.研究内容与创新点 b) 深度学习回环检测 创新点： 深度学习技术尚未应用于SLAM领域； 为回环检测问题带来新的理解 无需人工设计特征 3.研究内容与创新点 c) 动态环境下的SLAM d) 多机器人协作SLAM SLAM的高级话题 没有得到充分的研究 没有公认的方法 是SLAM技术走向实用的必经之路 3.研究内容与创新点 例子 CoSLAM [Zou13] SLAM++ [Salas-Monreno13] Cooperative SLAM [Benedettelli12] 4.进度安排 4.进度安排 2015.4 -2015.10 深度学习与闭环检测 2015.11 -2016.5 动态环境SLAM 2016.6 -2016.12 多机器人协作SLAM 2017.1 -2017.5 整理工作，撰写论文 5.已有成果 5.已有成果 发表论文： Xiang Gao， Tao Zhang. Robust RGB-D Simultaneous Localization and Mapping Using Planar Point Features， Robotics and Autonomous Systems， 2015， accepted. (SCI 收录) Xiang Gao， Tao Zhang， Jingyan Song. Task Planning and Simulation Platform for On-Orbit Service Multi-Robot System， Guidance， IEEE Chinese Navigation and Control Conference (CGNCC)， 2014， 33-37. (EI收录) 高翔， 王正， 丁见亚， 杨倩， 基于复合叶片特征的计算机植物识别方法， 植物学报， 2014， 49(4): 450-461.(中文核心) Qiang Meng， Tao Zhang， Xiang Gao， Jing-yan Song， Adaptive sliding mode fault-tolerant control of the uncertain stewart platform based on offline multibody dynamics， IEEE Transactions on Mechatronics， 2014， 19(3): 882-894. (SCI收录) Xiang Gao， Tao Zhang， Loop Closure Detection for Visual SLAM Systems Using Deep Neural Networks， 34th Chinese Control Conference (CCC)， 2015. under review.6wh红软基地

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