學位論文
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Item 使用PSO調整之增強型ICP演算法於未知環境地圖之建立(2013) 張華恩; CHANG,Hua-En本論文使用Pioneer 3-DX兩輪自走車搭載一台LMS-100雷射測距儀做未知環境的地圖建置，主要使用ICP演算法將每一筆雷射測距儀的掃描資訊疊合，但由於傳統ICP演算法本身容易受到雜訊與離散點影響，造成配對到不恰當的配對點，產生對齊有誤差，而在雷射掃描儀的連續掃描下，誤差的累積越來越多，導致整體的環境地圖對齊結果並不理想，故本論文提出使用PSO調整增強型ICP演算法來克服其問題，先使用PSO演算法將要對齊的兩集合做初步的對齊，避免兩集合落差太大產生區域最佳解，接著使用部分全域的地圖當作參考資訊，搭配篩選重疊資訊模組、權重模組及參考地圖間格模組，成為增強型ICP演算法，此演算法不但可以克服雜訊與離散點影響，還可以降低配對到不恰當的配對點，增加對齊效果，降低累積誤差，以獲得更佳的未知環境地圖。Item 視覺型同時定位與建圖系統及其在FPGA上的實現(2017) 簡江恆; Chien, Chiang-Heng本論文針對機器人同時定位與建圖之問題，提出了一個基於線性模型之視覺型同時定位與建圖(Visual Simultaneous Localization and Mapping, V-SLAM)系統，並設計FPGA硬體加速電路，實現一個低成本、低功耗及高運算效率的系統，讓機器人行走在未知環境的過程中，能即時地建立三維環境地圖，同時估測自己在地圖中的狀態。基於線性模型之V-SLAM系統利用SIFT演算法的優勢偵測影像上的特徵點，並利用特徵點的資訊與key-frame選擇機制避免不必要的運算量，而地標管理則負責濾除不可靠的地標，使得攝影機相對狀態估測演算法能夠穩定地估測相對於前一時刻之旋轉與位移矩陣。為了建立完整的三維特徵地圖，本論文提出之一個線性方程式，讓地標能夠以二次收斂的速度更新其狀態，再藉由定位的線性方程式估測攝影機的絕對狀態。當機器人再次造訪先前看過的景象時，本論文基於線性模型描述先前之影像與當前影像的相似度，並利用離群權重函數濾除離群影像，以正確地偵測loop closure，使得機器人能進一步透過改良型軌跡校正演算法校正每一個攝影機及地標狀態，以提供更精準的定位與建圖結果。另外，基於硬體加速電路平行處理的優勢，本論文將此系統實現在低階的FPGA平台上，以快速地提供機器人的狀態及環境地圖，其中的One-Sided Hestenes-Jacobi演算法便是本論文設計之模組之一，用以實現奇異值分解模組。為了驗證本論文提出之V-SLAM系統，本論文透過軟體模擬實驗、利用RGB-D攝影機在小規模之室內環境的實驗以及利用著名的KITTI資料庫提供雙眼視覺在室外大環境的實驗等，與既有之文獻相互比較，而實驗結果可發現，基於線性模型之V-SLAM系統能夠穩定地提供精準的定位結果，且地標更新演算法也確實能建立較為完整的三維地圖，此外，利用查準率與查全率曲線也可發現，本論文提出的loop closure偵測演算法能正確地偵測loops。此外，在硬體電路之實驗中，本論文利用實際環境的特徵點資訊，加以驗證硬體之效果；從實驗結果可知，相較於一般電腦的運算速度而言，FPGA在定位與建圖分別加速了約350倍與460倍的運算時間，顯示本論文之V-SLAM系統可在低階、低成本、低功耗的平台上達到即時進行同時定位與建圖的效果。Item 基於增強型ICP演算法之雲端多機器人建圖(2015) 溫苡柔; Wen, Yi-Jou迭代最近點演算法是一種用來將兩群點集合對齊的方法，常使用於 2D 和 3D 幾何圖形的對齊。本論文使用機器人搭載雷射測距儀收集雷射資料，透過其掃描資訊作為點集合資訊，再使用迭代最近點演算法疊合，完成一個未知環境地圖的建立。但原始 ICP 演算法容易因為雜訊和離散點的關係，使得對齊效果不準確，尤其是在連續掃描的狀況下，對齊誤差越大，導致疊合精確度低和運算時間龐大。故本論文提出基於增強型ICP演算法實現於雲端運算架構，將原本序列進行所有雷射資料的過程，提出一分散式計算架構，使得所有雷射資料可以透過平行化的過程進行增強型ICP演算法，此演算法可大幅降低計算負擔並提升對齊的精確度，獲得更準確的環境地圖。接著將單機器人延伸至多機器人系統，將增強型ICP演算法結合加速強健特徵法，主要利用影像資訊判斷多機器人是否於相同的環境，在未滿足影像特徵門檻值前，單機器人將於各自的環境建立區域地圖，一旦滿足特徵匹配後，將多機器人的區域地圖資訊再以增強型ICP演算法疊合，進而增加建圖的效率。