【摘 要】
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同步定位与建图（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）技术在机器人视觉导航领域得到了广泛关注与研究。以激光雷达作为传感器的SLAM技术存在成本高、易受外界光照影响等问题,其应用范围被限制。使用相机作为SLAM技术的传感器,是近年来计算机视觉领域的一大研究热点,并且基于视觉的SLAM已经广泛地应用到虚拟现实和无人驾驶等技术中。本文以室内视觉机器人的定位
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同步定位与建图（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）技术在机器人视觉导航领域得到了广泛关注与研究。以激光雷达作为传感器的SLAM技术存在成本高、易受外界光照影响等问题,其应用范围被限制。使用相机作为SLAM技术的传感器,是近年来计算机视觉领域的一大研究热点,并且基于视觉的SLAM已经广泛地应用到虚拟现实和无人驾驶等技术中。本文以室内视觉机器人的定位与建图为研究背景,使用深度相机Kinect-V2作为视觉传感器,对SLAM技术的四个模块包括传感器数据处理、视觉里程计、后端优化及地图构建进行了深入学习与研究,主要开展了以下工作:1、提出一种使用圆形邻域支持率和点对方向线相结合的CSD-ORB图像特征匹配算法。快速特征点提取和描述的ORB算法（Oriented FAST and Rotated BRIEF,ORB）是视觉里程计中最常用的图像特征匹配算法之一,由于ORB算法常出现匹配点对准确性低且不具有尺度不变性、特征点集中在图片中心的问题,导致ORB算法的图像匹配性能降低。因此,本文在经典ORB算法基础上,提出圆形邻域支持率来删除错误匹配的特征点对,并使用点对方向线均匀化特征点分布。通过公开数据集实验证明了CSD-ORB算法可以较好地克服经典ORB算法的不足点,具有较好的鲁棒性、准确性和实时性。2、提出一种基于融合图关键帧和中心选择策略的FKCS-LD回环检测算法。即使精确的前端视觉里程计,在不断运行过程中,两帧图像之间运动变换的微小误差也会累积增加,使机器人的运动轨迹产生漂移。ORB-SLAM2系统中的回环检测算法能够消除前端的数据误差和轨迹漂移,但是具有随机性,容易出现帧跟踪丢失现象,本文使用融合图算法提高关键帧选取的质量,使用中心选择策略降低回环的随机性。通过对比实验证明了FKCS-LD算法可以有效提高闭环检测的效率和精度。3、搭建基于视觉SLAM的移动机器人软硬件平台。本研究工作分为软件环境仿真和硬件平台的实际场地验证两部分。第一部分:在标准公开数据集上对本文改进的完整RGB-D SLAM系统进行验证,证明了本系统具有实时性和准确性。第二部分:首先使用张正友标定法对本文使用的Kinect V2相机进行标定,然后将标定好的相机与机器人底盘、嵌入式开发板组装出本文所需的视觉SLAM机器人,在室内环境进行定位与建图。本研究在软硬件平台的实验为基于视觉的移动机器人的进一步优化设计提供了参考。本文研究了视觉SLAM系统的工作原理及各组成模块功能,分别针对前端视觉里程计和后端优化提出两种算法,并证明了本文研究的有效性和可行性,为视觉SLAM领域研究与发展提供了新思路。
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