基于RGB-D和單目視覺的同時(shí)定位與建圖算法研究.pdf

1、隨著科學(xué)技術(shù)、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)和硬件的進(jìn)步，同時(shí)定位與建圖(Simultaneous Localization and Mapping，SLAM)無疑已經(jīng)成為了移動(dòng)機(jī)器人智能化領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一，它對(duì)機(jī)器人的自主移動(dòng)來說起到了至關(guān)重要的作用。SLAM可以使用很多方法實(shí)現(xiàn)，總體上可以分為濾波器方法和圖優(yōu)化方法。對(duì)于利用圖像信息作為數(shù)據(jù)來源的SLAM問題被又稱為視覺SLAM(Visual SLAM，VSLAM)。在動(dòng)態(tài)、復(fù)雜度高和大尺度的環(huán)境下，

2、利用視覺信息作為唯一的外部感知來源來解決SLAM問題是目前一個(gè)活躍的研究領(lǐng)域。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴通過比較不同視覺傳感器的優(yōu)缺點(diǎn)并參考“圖優(yōu)化”方式構(gòu)建了基于深度相機(jī)的RGB-D建圖算法，并針對(duì)傳統(tǒng)視覺特征魯棒性、實(shí)時(shí)性和匹配精度較差的問題，提出了一種基于ORB視覺特征的RGB-D建圖算法。然后將不同視覺特征（ORB、SIFT、SURF、FAST、GridFAST等）應(yīng)用到RGB-D建圖算法中并比較了它們對(duì)整個(gè)建圖算法實(shí)時(shí)

3、性、精度以及重定位能力的影響。實(shí)驗(yàn)證明，ORB特征在魯棒性、實(shí)時(shí)性和匹配精度方面的性能都遠(yuǎn)優(yōu)于其他視覺特征，基于ORB視覺特征的RGB-D建圖算法在實(shí)時(shí)性、建圖準(zhǔn)確性和重定位能力方面效果更好。⑵針對(duì)傳統(tǒng)關(guān)鍵幀選擇算法單一、整個(gè)SLAM過程中關(guān)鍵幀數(shù)量激增的問題，提出了一種改進(jìn)的關(guān)鍵幀選擇算法，并以此為基礎(chǔ)構(gòu)建了基于ORB特征的RGB-D SLAM算法。改進(jìn)的關(guān)鍵幀選擇算法不僅整合了幀間相對(duì)運(yùn)動(dòng)距離、特征點(diǎn)跟蹤以及最小視覺變化來選擇關(guān)鍵幀

4、，同時(shí)檢測(cè)冗余關(guān)鍵幀并將其刪除。通過在RGB-D數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)表明，改進(jìn)的關(guān)鍵幀選擇算法能夠更精準(zhǔn)、及時(shí)地選擇關(guān)鍵幀，并在減少RGB-D SLAM算法中冗余關(guān)鍵幀的同時(shí)提高RGB-D SLAM算法的實(shí)時(shí)性和建圖、定位精度。⑶針對(duì)RGB-D相機(jī)使用靈活性較低、特征點(diǎn)法魯棒性較差的問題，利用直接法實(shí)現(xiàn)單目相機(jī)下的同時(shí)定位與建圖。該算法使用一般的單目相機(jī)為傳感器獲取環(huán)境信息，克服了深度相機(jī)只能在室內(nèi)環(huán)境下使用的局限性，也能在室外環(huán)境下使用。相