自然環(huán)境中基于圖優(yōu)化的單目視覺(jué)SLAM的研究.pdf

1、機(jī)器人在未知環(huán)境中根據(jù)自身位置估計(jì)和傳感器數(shù)據(jù)，完成定位和創(chuàng)建環(huán)境地圖即同時(shí)定位與地圖構(gòu)建(SLAM)，SLAM是實(shí)現(xiàn)機(jī)器人自主導(dǎo)航的基礎(chǔ)和關(guān)鍵技術(shù)，也是增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)、視覺(jué)醫(yī)療、三維重建、智能家居等領(lǐng)域的熱點(diǎn)研究對(duì)象;由于視覺(jué)傳感器有獲取信息量大、適用范圍廣、安裝方便、廉價(jià)等諸多優(yōu)點(diǎn)，基于視覺(jué)SLAM已成為國(guó)內(nèi)外研究的熱點(diǎn)。如何快速穩(wěn)定地描述自然環(huán)境特征、有效地構(gòu)建室內(nèi)外較大規(guī)模地圖并且優(yōu)化系統(tǒng)的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)是SLAM領(lǐng)域的難點(diǎn)也是本文研究

2、的重點(diǎn)。本文的單目視覺(jué)SLAM的算法模塊可概括為自然路標(biāo)特征提取、關(guān)鍵幀檢測(cè)、閉環(huán)檢測(cè);運(yùn)動(dòng)結(jié)構(gòu)恢復(fù)、地圖優(yōu)化、逆深度估計(jì)處理。主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)如下:
　　首先，研究不同的圖像特征算法以及特征分布對(duì)SLAM性能的影響。兼顧圖像特征提取的快速性和穩(wěn)定性?xún)煞矫娴囊?，選擇二進(jìn)制ORB特征提取算法來(lái)描述自然環(huán)境;為進(jìn)一步增強(qiáng)所選取地圖特征的魯棒性，提高定位精度，提出采用一種基于區(qū)域分割的ORB特征提取優(yōu)化方法。為了實(shí)現(xiàn)較大規(guī)模環(huán)境的構(gòu)建

3、，圖優(yōu)化模型只對(duì)關(guān)鍵幀進(jìn)行處理，通過(guò)比較各種場(chǎng)景采樣技術(shù)的原理和優(yōu)劣，提出采用將時(shí)間選擇法與圖像匹配法融合作為關(guān)鍵幀的選取方法。
　　其次，在圖像特征算法與關(guān)鍵幀的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了可生長(zhǎng)詞匯樹(shù)的詞袋模型進(jìn)行閉環(huán)檢測(cè)優(yōu)化系統(tǒng)的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)。將時(shí)間連續(xù)性和空間一致性作為約束，提高閉環(huán)檢測(cè)的正確性，并且將閉環(huán)檢測(cè)方案運(yùn)用到特定跟蹤丟失的情況下。
　　然后，構(gòu)建攝像頭成像模型完成攝像頭的標(biāo)定并且采用關(guān)鍵幀間本質(zhì)矩陣做奇異值分解(SVD)恢