學位論文

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    結合像素差異法與SURF之景深量測系統
    (2012) 蔡宗翰; Zong-Han Cai
    本文提出一種結合像素差異法與SURF演算法之景深量測系統。方法是使用單一相機,利用不同拍攝距離所產生的影像畫面,結合SURF演算法匹配兩張影像,接著用ICF演算法移除較差的SURF匹配點,以完成自動選擇參考點。藉由在不同拍攝距離時,目標物特徵點於影像畫面中所產生像素值的差異,實現對於目標物之距離量測,並進一步利用影像畫面中各個目標物特徵點之距離資訊,以平滑內插處理後繪製出景深圖。
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    具有高計算效率之視覺型即時定位與建圖演算法
    (2013) 楊誠愷; Cheng-Kai Yang
    FastSLAM是目前解決即時定位與建圖的熱門方法。雖然FastSLAM2.0的執行速度已經比EKF-SLAM快,但是當地標越來越多的時候,FastSLAM2.0也會因為需要多次比對量測資訊與已存在粒子中之地標,造成執行速度過慢,無法達成即時處理的目標。因此,本論文提出一種新的SLAM架構,稱之為「具有高計算效率之及時定位與建圖演算法(CESLAM)」,捨棄一開始在FastSLAM2.0中利用環境資訊更新粒子位置的階段,改成跟FastSLAM1.0一樣,先用里程計資訊更新粒子,在更新完粒子資訊後,選擇跟量測資訊似然性最高的已存地標更新粒子狀態後,再更新地標位置。模擬結果顯示,我們所提出的演算法可克服多次比對而造成執行速度過慢的問題,同時也提升了定位與建圖的準確度。實驗方面,我們使用Pioneer 3-DX機器人作為移動平台,搭配Kinect感測器進行以SURF為基礎的視覺型即時定位與建圖(V-CESLAM),實驗結果證明,本方法可以即時地讓機器人在經過大幅的移動及旋轉後,依舊能定位出自己所在的位置,並成功建立出機器人周圍的環境地圖。