【摘 要】
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人类对人工智能领域的深入探索,促进了无人驾驶、无人机、机器人等的发展,也给计算机视觉领域带来新的挑战。同步定位与建图（Simultaneous localization and Mapping,SLAM）技术是无人驾驶等领域的发展基础,而相机有成本低廉和得到的图像内容丰富等优点,使用相机作为传感器的SLAM技术（Visual SLAM,v SLAM）,成为研究热点。基于直接法的v SLAM算法在大
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人类对人工智能领域的深入探索,促进了无人驾驶、无人机、机器人等的发展,也给计算机视觉领域带来新的挑战。同步定位与建图（Simultaneous localization and Mapping,SLAM）技术是无人驾驶等领域的发展基础,而相机有成本低廉和得到的图像内容丰富等优点,使用相机作为传感器的SLAM技术（Visual SLAM,v SLAM）,成为研究热点。基于直接法的v SLAM算法在大场景下建图时,速度快,可以处理弱纹理场景,但是难以实现地图复用和回环检测,累计误差较大,特征点法在纹理信息丰富时可以取得较好的效果,但是速度较慢。半直接法结合直接法与特征点法.以其独特的优势,通过直接法匹配,特征点法进行回环检测和全局优化,来构建点云地图。主要研究工作包括:（1）设计了一种基于直接法和特征点法相结合的双目SLAM方法。双目相机可以利用左右两帧解决尺度不确定的问题,提高初始化的速度。通过结合双目直接法与特征点法,在前端使用双目相机,通过输入左右两帧图像,先基于直接法,即双目视觉里程计DSO算法对图像进行跟踪,在活动窗口中对位姿不断优化。随着关键帧的不断增加,再将双目DSO边缘化后的帧送入特征点法,提取关键点构建词袋模型,进行回环检测,最后对整个地图全局优化,提高系统鲁棒性。（2）SLAM算法构建的点云地图无法直接用于导航等应用,基于单目半直接法LCSD-SLAM算法,通过算法建立的点云地图,并结合ROS平台传输位姿等信息,对得到位姿进行计算转化,构建2D栅格地图,后续可以用于导航等。
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