【摘 要】
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同时定位与地图构建（Simultaneous Location and Mapping,SLAM）可以描述为:移动机器人在一个完全未知的环境中从一个未知的位置开始移动,在移动过程中通过自身携带的传感器对周围陌生环境进行数据的采集进行位置估计从而实现自身定位,同时构建增量式地图。成本低、信息量大、可提取语义信息等特点,视觉SLAM相比激光SLAM更具有优势。然而视觉SLAM在实时定位与建图过程中存在
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同时定位与地图构建（Simultaneous Location and Mapping,SLAM）可以描述为:移动机器人在一个完全未知的环境中从一个未知的位置开始移动,在移动过程中通过自身携带的传感器对周围陌生环境进行数据的采集进行位置估计从而实现自身定位,同时构建增量式地图。成本低、信息量大、可提取语义信息等特点,视觉SLAM相比激光SLAM更具有优势。然而视觉SLAM在实时定位与建图过程中存在着特征点提取扎堆现象、信息量少、缺乏回环检测等诸多问题。针对以上技术问题,基于RGB-D相机图像采集,本文开展以下研究工作:（1）构建图像金字塔,采用四叉树方法对特征点进行均匀化处理,解决ORB特征点提取过程中扎堆现象所出现的冗余问题,对每一层的图像进行划分网格,统计每个网格特征点数量,所划分的网络包含的特征点数量大于1则继续对该网格继续划分,特征点数量为0的网格则删除,特征点数量等于1的网格则不继续对该网格划分,统计所有网格的特征点数量,直到满足阈值条件,第三章将对此方法进行详细介绍。（2）后端加入基于位姿图的非线性优化,减少随着时间前端求解位姿所带来的累计误差,得到全局一致的轨迹。（3）针对稀疏点云地图在导航任务中存在空间占据信息不足的问题,构建稠密地图构建。（4）针对稠密点云地图在导航任务中存在信息冗余等问题,实现适用于机器人导航的八叉树地图转换方法。经过实验,可以看出,经过四叉树划分网格对特征点均匀化后,提取的特征点相比改进前更加均匀,解决提取特征点冗余问题。在后端加入基于位姿图的非线性优化后,轨迹的累计误差变得更小,得到全局一致的轨迹地图。最后将优化后构建的稠密地图转化为八叉树地图后,得到储存量更小的地图。
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