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文档简介

单目视觉家庭机器人环境建模与导航问题研究的中期报告一、研究背景及意义随着机器人技术的发展，家庭机器人正在逐渐走进人们的生活。家庭机器人具备的自主导航功能对其实用性和普及度有着重要的促进作用。目前，家庭机器人的环境建模与导航技术主要分为基于激光雷达和双目/多目摄像头的方法。其中，基于激光雷达的家庭机器人环境建模和导航方法已经相对成熟，但是依赖昂贵的设备成本限制了其在工业界和家庭生活中的应用；而基于单目视觉的家庭机器人环境建模和导航技术相对较新，但是成本较低、普及度高，因此在当前的社会环境中更具有应用前景。本研究旨在探究基于单目视觉的家庭机器人环境建模和导航技术，以提高机器人自主导航、交互能力，为实现智能家居和老年人健康护理等方向提供基础技术支持。二、研究内容1、单目视觉SLAM技术的研究近年来，单目视觉SLAM技术得到广泛关注。本文针对其在单目视觉家庭机器人环境建模和导航中的重要作用，深入研究了这一技术的发展历程、应用场景和相关算法，掌握了SLAM技术的基本理论和实现方法。2、SIFT特征点检测与匹配算法SIFT算法是一种基于尺度空间的关键点检测算法，已被广泛应用于图像匹配、物体识别等领域。本研究利用SIFT算法对图像中的特征点进行检测和匹配，用于实现环境建模和导航中的位置定位和姿态估计。3、ORB-SLAM算法ORB-SLAM算法是单目视觉SLAM技术的一种代表性算法，具有实现效果优良、实时性高、精度较高等优点。本研究借鉴ORB-SLAM算法中的关键技术和思路，进行优化和改进，以提高在单目视觉家庭机器人环境建模和导航中的应用效果和性能。三、研究进展目前，我们已完成了研究中的主要内容，并在ROS平台上实现了基于单目视觉的家庭机器人环境建模和导航系统。具体包括以下几个方面的工作：1、构建机器人环境模型通过单目摄像头采集环境图像，提取出关键特征点，利用ORB-SLAM算法进行图像特征点匹配和位姿估计，最终构建出3D环境模型。2、通过环境模型实现自主导航通过机器人自主导航算法，利用环境模型对机器人进行位置定位和路径规划，实现机器人在室内的自主导航。3、验证系统性能对系统进行了多次实验，对采集的数据进行了分析和处理。实验结果表明，系统具有较高的精度和实用性，并且在实现机器人自主导航能力方面具有较好的效果。四、未来工作未来工作将着重探究以下问题：1、优化算法性能在将系统应用于实际场景时，需要考虑实时性和精度的平衡，因此需要针对实际场景进行算法优化。2、扩展实验环境目前实验环境较为单一，需要扩展测试场景以验证系统的鲁棒性。3、研究对机器人感知能力的提升可以通过引入多种传感器，如深度相机、地图导航等，提升机器人的感知能力，提高其在家庭生活中的实用性。五、总结单目视觉家庭机器人环境建模和导航技术具有应用前景和研究价值，本研究初步探究了基于单目摄像头的环境建模和导航算法，并在ROS平台上实现了一个系统原型

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