【摘 要】
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人工智能领域是当下飞速发展以及热度相当高的一个技术领域。在人工智能领域中无人汽车、机器人、无人机一直是人们所追求的重要方向。为了实现让机器人自主运动的目的有一个不可或缺的关键算法——同时定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）。为了进一步提升SLAM算法的轨迹精度,本文在ORB-SLAM2中添加了深度噪声模型进行优化,并引入了基于法向量
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人工智能领域是当下飞速发展以及热度相当高的一个技术领域。在人工智能领域中无人汽车、机器人、无人机一直是人们所追求的重要方向。为了实现让机器人自主运动的目的有一个不可或缺的关键算法——同时定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）。为了进一步提升SLAM算法的轨迹精度,本文在ORB-SLAM2中添加了深度噪声模型进行优化,并引入了基于法向量的旋转矩阵计算方法。为了加强SLAM算法的应用,本文设计并实现了一个能与机器人进行交互的Android app。本文的主要研究内容分为三个部分:（1）提出了一种添加了深度噪声模型的非线性优化方法。针对RGB-D深度图会产生噪声影响最终建图结果以及轨迹估计的精度的问题,本文以ORB-SLAM2为原型添加了深度横向噪声计算模型,将计算出的深度横向噪声作为深度图的不准确度,再利用ORB-SLAM2虚拟右目的水平坐标拟合方法将其转换为双目关键点的不准确度,从而将其应用到非线性优化的信息矩阵中作为权重值,提升了ORB-SLAM2算法的精度以及鲁棒性。通过对比实验进行验证测试,证实了该方法相较于ORB-SLAM2算法精度有所提升。（2）提出了一种基于法向量的旋转矩阵计算方法。针对ORB-SLAM2中基于匀速假设利用PnP去求解旋转矩阵导致在变速运动过程中出现估计不准确的问题,本文提出了基于法向量的旋转矩阵计算方法,根据相邻帧匹配的特征点对的法向量去分别计算各特征点对的旋转矩阵取平均值,最终以平均的旋转矩阵代替原有的PnP求解的旋转矩阵,从而不再依赖于匀速假设,提升了其精度以及鲁棒性。通过对比实验验证了基于法向量的旋转矩阵计算方法相较于ORB-SLAM2算法精度有所提升。（3）设计并实现了一款基于ROS的Android手机应用。本文设计的app主要是提高SLAM算法的实用性,实现了实时操控机器人移动以及实时查看建图结果等功能,并进行了相应的测试。本文提出的基于深度噪声的非线性优化方法和基于法向量的旋转矩阵计算方法都能有效的提升轨迹精度,设计实现的app能提供机器人移动控制以及查看建图结果等功能。
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