【摘 要】
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近年来,随着互联网的迅速发展,无人驾驶汽车开始走向人们的日常生活。无人驾驶汽车落地的先决条件是安全,因此无人驾驶汽车的导航定位精度就显得尤为重要。基于视觉的同步定位与地图构建技术（Visual Simultaneous Localization and Mapping,VSLAM）便是着力于减小位姿估计所产生的误差。本文在自主设计的线控无人车上进行了VSLAM系统的研究,包括单目相机的标定、深度相
【基金项目】
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安徽省重点研究与开发计划项目“特定场景无人车通用化全线控底盘开发与产业化应用”（项目编号:202104a05020003）
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近年来,随着互联网的迅速发展,无人驾驶汽车开始走向人们的日常生活。无人驾驶汽车落地的先决条件是安全,因此无人驾驶汽车的导航定位精度就显得尤为重要。基于视觉的同步定位与地图构建技术（Visual Simultaneous Localization and Mapping,VSLAM）便是着力于减小位姿估计所产生的误差。本文在自主设计的线控无人车上进行了VSLAM系统的研究,包括单目相机的标定、深度相机稠密地图构建、VSLAM系统前端改进以及样车实验验证,主要研究内容和创新点如下:（1）结合现有技术及本文对实验平台的要求,首先对无人车的参数及三维模型进行了设计;然后对无人车的控制系统进行了开发,包括线控转向系统、电驱动系统、混合制动系统等;最后搭建了完整的实车平台并对该车进行了一系列性能测试实验。（2）针对搭建的无人车,首先采用运动模型和观测模型对其VSLAM系统进行数学建模;接下来设计了本文的A-ORB-SLAM2系统,并对车载单目摄像头进行了标定实验,利用改进粒子群优化算法求解相机内参;最后对所提出的A-ORB-SLAM2系统实现了实时三维稠密地图重建功能。（3）针对传统ORB算法提取的特征点分布不均匀的问题,提出了一种阈值自适应调整的A-ORB特征均匀分布算法。首先为了增加特征点的提取速度,将传统ORB的固定提取阈值改为自适应阈值;其次使用图像金字塔为提取的特征点增加尺度信息;然后使用网格划分的方法按照一定次序在网格内提取特征点,减少计算冗余;最后使用改进的四叉树算法对多余特征点进行筛除。通过仿真实验验证了本文所提出的A-ORB算法能够使提取的图像特征点分布更加均匀,提高了整个A-ORB-SLAM2系统的导航定位精度。（4）开展了A-ORB-SLAM2系统仿真与实车验证实验。首先在实验室现有条件基础上,搭建上位机和底盘之间的通讯系统;其次通过开源图像数据集进行仿真实验验证,对比分析位姿估计过程中的绝对误差;最后采用无人车对本文的A-ORB-SLAM2系统进行实车验证。仿真和实车实验结果表明,本文所设计的A-ORB-SLAM2系统拥有更佳的导航定位精度。
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