移動機器人單目視覺SLAM中環(huán)路閉合檢測問題研究.pdf

1、移動機器人的同步定位與地圖創(chuàng)建(SLAM)是移動機器人領域的核心問題，也是移動機器人實現(xiàn)真正自主運行的重要條件之一。這一問題是指機器人在未知環(huán)境中構建地圖，同時使用該地圖進行定位與導航。當前使用視覺傳感器作為主要信息獲取來源的SLAM技術，即vSLAM(vision-based SLAM)引起了研究者廣泛關注，并且已有很多優(yōu)秀的研究成果。
　　 移動機器人在地圖創(chuàng)建與位姿估計中都會有累積誤差存在，這將導致機器人在完成同步定位與地

2、圖創(chuàng)建的過程中環(huán)路無法閉合，即無法判斷是否回到已探索區(qū)域，進而妨礙機器人完成SLAM任務。機器人在大規(guī)模非結構化環(huán)境中運行的環(huán)路閉合檢測問題目前仍是具有挑戰(zhàn)性的問題。本文將對環(huán)路閉合檢測問題進行深入研究，目標是在圖像檢索框架下設計視覺系統(tǒng)，實現(xiàn)在線環(huán)路閉合檢測。完成的主要工作如下：
　　 (1)分析了機器人視覺系統(tǒng)中常用的視覺特征及相關應用。重點關注局部特征的提取過程，并以SURF特征為例進行了詳細介紹。對多種圖像特征進行了實驗

3、評估，通過實驗說明SURF特征適用于機器人視覺系統(tǒng)。
　　 (2)分析了基于擴展卡爾曼濾波的SLAM方法以及基于粒子濾波的FastSLAM方法的相似與差異，介紹了本文所采用的底層SLAM方法。
　　 (3)在圖像檢索框架下，設計了一種適于大規(guī)模環(huán)境的在線環(huán)路閉合檢測算法。應用機器人運行過程中采集的圖像構建自適應詞匯樹，對樹的自適應增長與固定結構樹的檢索效果進行了比較，嘗試采用不同方法去除錯誤匹配來實現(xiàn)環(huán)路閉合檢測。在Li