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室內(nèi)機(jī)器人的視覺定位與建圖 清華大學(xué)博士生開題報(bào)告 博士生：高翔 導(dǎo)師：宋靖雁 教授 指導(dǎo)老師：張濤 教授 清華大學(xué)自動(dòng)化系 導(dǎo)航中心 2015.4 提綱 選題背景 相關(guān)研究 研究?jī)?nèi)容與創(chuàng)新點(diǎn) 進(jìn)度安排 已有成果 1.選題背景 1.選題背景 協(xié)同定位與建圖 Simultaneous Localization and Mapping 1.選題背景 機(jī)器人 搭載各種傳感器的移動(dòng)平臺(tái) 激光、相機(jī)、聲吶、深度相機(jī)等 軌跡 地圖 1.選題背景 SLAM 自主機(jī)器人的核心技術(shù)； 21世紀(jì)機(jī)器人領(lǐng)域發(fā)展最快的十大技術(shù)之一； 機(jī)器人研究領(lǐng)域的圣杯 [Adam14]； 應(yīng)用：導(dǎo)航、遠(yuǎn)程操作、服務(wù)、生產(chǎn)等。 已有三十多年的研究（86年起） 仍處于研究室階段，未在市場(chǎng)上利用 原因：理論假設(shè)較為簡(jiǎn)單，而實(shí)際環(huán)境復(fù)雜多變 1.選題背景 2.相關(guān)研究 2.相關(guān)研究 問題的提出：1986-1989 Smith系列論文《空間位置的表達(dá)與估計(jì)》（On the representation and estimation of spatial uncertainty）[Smith86] 環(huán)境：路標(biāo)(Landmark)的集合； 觀測(cè)數(shù)據(jù)：視野內(nèi)路標(biāo)與機(jī)器人的距離與夾角 目的：計(jì)算機(jī)器人的軌跡與路標(biāo)位置 2.相關(guān)研究 2.相關(guān)研究 模型： 2.相關(guān)研究 前期的大量研究：在此模型上，構(gòu)建擴(kuò)展卡爾曼濾波器（Extended Kalman Filter）求解： 2.相關(guān)研究 例子： Lowe的基于SIFT雙目視覺SLAM。[Se02] Davison的實(shí)時(shí)單目SLAM。[Davison07] 2.相關(guān)研究 EKF局限性： 保存所有路標(biāo)的均值與協(xié)方差矩陣：O(n^2) 線性化假設(shè) 高斯噪聲假設(shè) 對(duì)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的敏感性 路標(biāo)地圖不夠直觀 2.相關(guān)研究 隨后幾年的發(fā)展： 粒子濾波器（Particle Filter）[Sim07]，對(duì)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)容錯(cuò)性高，計(jì)算量相對(duì)較大。 FastSLAM [Montemerlo02]，結(jié)合EKF與PF的優(yōu)勢(shì)。 線性EKF [Paz08]，分治法求解EKF。 2.相關(guān)研究 濾波器以外的思路：優(yōu)化方法，起源于SFM的BA方法[Triggs00] 看作對(duì)各變量的約束，建立優(yōu)化問題。 2.相關(guān)研究 圖優(yōu)化：優(yōu)化變量=節(jié)點(diǎn) 約束=邊 優(yōu)化問題=G(V，E) 考慮所有時(shí)間的約束，稱為全SLAM（Full SLAM） 2.相關(guān)研究 基于圖優(yōu)化的方法稱為姿態(tài)圖（Pose Graph） 優(yōu)點(diǎn)： 直觀 利用所有數(shù)據(jù) 對(duì)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)容錯(cuò)率高 易于表達(dá)回環(huán)檢測(cè) 稀疏性[Sibley09] 2.相關(guān)研究 例子 FrameSLAM [Konolige08] RGB-D SLAM [Endres14] 3.研究?jī)?nèi)容與創(chuàng)新點(diǎn) 3.研究?jī)?nèi)容與創(chuàng)新點(diǎn) RGB-D相機(jī)的特征選擇 利用深度學(xué)習(xí)方法進(jìn)行回環(huán)檢測(cè) 動(dòng)態(tài)環(huán)境下的SLAM 多機(jī)器人協(xié)作SLAM 3.研究?jī)?nèi)容與創(chuàng)新點(diǎn) RGB-D相機(jī)的特征選擇 目前RGB-D SLAM仍使用傳統(tǒng)的視覺SLAM方法。 3.研究?jī)?nèi)容與創(chuàng)新點(diǎn) 視覺方法缺點(diǎn)：特征位于物體邊緣->深度不穩(wěn)定 選擇深度穩(wěn)定的點(diǎn)進(jìn)行匹配 3.研究?jī)?nèi)容與創(chuàng)新點(diǎn) 平面特征點(diǎn) 先估計(jì)平面 恢復(fù)平面上圖像 提取特征 創(chuàng)新點(diǎn) 利用新興的深度相機(jī) 有效地利用RGB-D數(shù)據(jù) 更精確，失誤率低 3.研究?jī)?nèi)容與創(chuàng)新點(diǎn) b) 深度學(xué)習(xí)回環(huán)檢測(cè) 回環(huán)檢測(cè)是SLAM中的重要一環(huán) 識(shí)別機(jī)器人曾到達(dá)過的地方 3.研究?jī)?nèi)容與創(chuàng)新點(diǎn) b) 深度學(xué)習(xí)回環(huán)檢測(cè) 傳統(tǒng)方法：基于詞袋模型（Bag-of-Words）[Cadena12] 需要人工設(shè)計(jì)特征 對(duì)光照變化適應(yīng)性差 深度學(xué)習(xí)方法 自動(dòng)學(xué)習(xí)特征 從原始數(shù)據(jù)出發(fā) 3.研究?jī)?nèi)容與創(chuàng)新點(diǎn) b) 深度學(xué)習(xí)回環(huán)檢測(cè) 無先驗(yàn)信息：非監(jiān)督學(xué)習(xí) 使用層疊降噪自動(dòng)編碼器（stacked auto-encoder） 3.研究?jī)?nèi)容與創(chuàng)新點(diǎn) b) 深度學(xué)習(xí)回環(huán)檢測(cè) 創(chuàng)新點(diǎn)： 深度學(xué)習(xí)技術(shù)尚未應(yīng)用于SLAM領(lǐng)域； 為回環(huán)檢測(cè)問題帶來新的理解 無需人工設(shè)計(jì)特征 3.研究?jī)?nèi)容與創(chuàng)新點(diǎn) c) 動(dòng)態(tài)環(huán)境下的SLAM d) 多機(jī)器人協(xié)作SLAM SLAM的高級(jí)話題 沒有得到充分的研究 沒有公認(rèn)的方法 是SLAM技術(shù)走向?qū)嵱玫谋亟?jīng)之路 3.研究?jī)?nèi)容與創(chuàng)新點(diǎn) 例子 CoSLAM [Zou13] SLAM++ [Salas-Monreno13] Cooperative SLAM [Benedettelli12] 4.進(jìn)度安排 4.進(jìn)度安排 2015.4 -2015.10 深度學(xué)習(xí)與閉環(huán)檢測(cè) 2015.11 -2016.5 動(dòng)態(tài)環(huán)境SLAM 2016.6 -2016.12 多機(jī)器人協(xié)作SLAM 2017.1 -2017.5 整理工作，撰寫論文 5.已有成果 5.已有成果 發(fā)表論文： Xiang Gao， Tao Zhang. Robust RGB-D Simultaneous Localization and Mapping Using Planar Point Features， Robotics and Autonomous Systems， 2015， accepted. (SCI 收錄) 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收錄) 高翔， 王正， 丁見亞， 楊倩， 基于復(fù)合葉片特征的計(jì)算機(jī)植物識(shí)別方法， 植物學(xué)報(bào)， 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收錄) Xiang Gao， Tao Zhang， Loop Closure Detection for Visual SLAM Systems Using Deep Neural Networks， 34th Chinese Control Conference (CCC)， 2015. under review.6wh紅軟基地

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