【摘 要】
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在各类室内定位技术中,视觉SLAM具有自主性强、成本低、感知信息丰富等优势。目前,基于单类特征的视觉定位已有众多研究,但在室内弱纹理环境下,受限于对单类特征的高度依赖性,不同类特征间的互补信息未能有效利用、特征融合后的适应性与抗干扰能力不足。因此,融合特征间信息实现弱纹理环境下的高精度可靠定位,是室内视觉定位中亟待解决的问题。针对上述问题,本文提出了一种融合点面特征的视觉定位方法,该方法有效利用室
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在各类室内定位技术中,视觉SLAM具有自主性强、成本低、感知信息丰富等优势。目前,基于单类特征的视觉定位已有众多研究,但在室内弱纹理环境下,受限于对单类特征的高度依赖性,不同类特征间的互补信息未能有效利用、特征融合后的适应性与抗干扰能力不足。因此,融合特征间信息实现弱纹理环境下的高精度可靠定位,是室内视觉定位中亟待解决的问题。针对上述问题,本文提出了一种融合点面特征的视觉定位方法,该方法有效利用室内环境中的结构化平面和点特征信息,基于点面的匹配关系估计RGB-D相机位姿,构建同时包含点面特征的综合地图,从而提升室内弱纹理环境下的定位精度和稳定性。论文的主要研究工作和成果为:（1）验证了联合双边滤波应用于RGB-D相机感知信息的预处理性能。引入彩色图引导的联合双边滤波算法,用于处理RGB-D深度图像,并与其它三种常用的滤波算法进行了去噪实验对比。结果表明,联合双边滤波算法的峰值信噪比最大,约为38.960d B,对深度图像的去噪和修复效果最优,从而能够有效减少候选平面区域的噪声。（2）探讨了点面特征表达环境信息的有效方法。针对室内弱纹理场景点特征较少的特点,应用综合速度优势和匹配精度的ORB点特征进行暴力匹配,结合RANSAC算法剔除误匹配点对。对由深度图生成的结构化点云,基于AHC算法实现平面特征分割,提取的平面用归一化的Hessian向量形式进行唯一表示。设定了平面匹配的几何约束条件,并使用一致性匹配因子剔除平面误匹配对。（3）提出了点面特征融合的室内定位算法PP-RGB-D SLAM。结合点面特征及平面的平行垂直结构约束建立因子图优化模型,推导了求解状态估计的雅可比矩阵。基于时间、空间规则和图像相似性建立的关键帧选择方法,保证了帧间信息的差异性、丰富性及可跟踪性。使用g2o优化库完成了因子图优化,实现了包含局部地图和全局地图的地图优化更新管理与回环,生成了全局一致的稀疏点面综合地图。（4）开展了三个室内数据集和两组实测数据的实验验证与分析。与现有典型算法进行了实验对比,验证了所提算法的广泛适用性、更高的定位精度与稳定性。相较于ORB-SLAM2,PP-RGB-D SLAM绝对轨迹误差的均方根误差在TUM RGB-D测试数据序列上平均降低百分比约为33.75%,在ICL-NUIM数据集上平均降低百分比约为57.12%;回环误差在TAMU RGB-D数据集上降低百分比约为44.76%。在ORB-SLAM2无法跟踪时,本文算法仍能保持稳定的轨迹跟踪、位姿解算和建图。对于实测数据,本文算法也有可靠的跟踪和位姿估计,有效构建了稀疏点面综合地图。
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