【摘 要】
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随着人工智能在科技社会中的快速发展,机器人的使用范围愈发广泛。而SLAM技术作为一个可以帮助移动机器人解决在未知环境下的空间定位问题并提供出色的解决方案,受到越来越多的关注。以相机作为传感器的同步定位与建图方法是SLAM技术中的重要一环,其具备传感器售价较为便宜,输入图像数据丰富等优势,俨然成为了当前科研工作中的热门话题。同时,为了使机器人利用同步定位与建图算法能够准确实时定位并且降低成本,本课题
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随着人工智能在科技社会中的快速发展,机器人的使用范围愈发广泛。而SLAM技术作为一个可以帮助移动机器人解决在未知环境下的空间定位问题并提供出色的解决方案,受到越来越多的关注。以相机作为传感器的同步定位与建图方法是SLAM技术中的重要一环,其具备传感器售价较为便宜,输入图像数据丰富等优势,俨然成为了当前科研工作中的热门话题。同时,为了使机器人利用同步定位与建图算法能够准确实时定位并且降低成本,本课题将视觉传感器与嵌入式开发板相结合,研究并实现基于视觉的ORB-SLAM3算法。本文中主要的研究工作如下所述:（1）本文首先探讨了视觉SLAM的相关基础理论。主要包括常见的针孔相机和双目相机及其模型,同时,介绍了在成像时相机的畸变模型。针对相机在3D空间中的运动,本文介绍了两种常用的相机位置估计方法以及它们相互之间的转换。（2）对视觉同步定位与建图中的各个模块进行了介绍与描述。对特征点匹配的三种算法进行分析与对比,选择适合本文的ORB特征匹配算法,并根据前端特征点匹配执行速度慢的问题,加入了FLANN加快特征匹配的速率,基于RANSAC算法在误匹配剔除过程中出现迭代不稳定和误匹配精度不高的问题,本文给出了改进的错误匹配剔除算法,在特征点分类中引入质量因子,将高质量的特征点的根据质量级别降序排列,提升了算法的效率和准确性,将局部BA部分进行删减,提高算法运行速度。最后选择图优化法作为本文的后端优化法,并说明和分析了回环检测中的词袋模型。（3）基于嵌入式开发选择ORB-SLAM3算法作为执行方案,对该算法整体的系统流程进行描述与分析。将算法中原始的文本字典格式替换为二进制格式,缩小内存空间并加快程序初始化时间和地图读取速度,同时使用栅格地图替换原始的点云地图表示,使地图显示可以更加直观清晰并且减少地图存储空间,改进了算法运行对时间的消耗和点云地图占用内存空间大等问题。之后在嵌入式开发板i Top4412上实现优化的同步定位与建图算法。（4）研究并搭建以嵌入式系统为基础的移动机器人,首先对KITTI、EuRoC以及TUM数据集进行概述和对比,使用EuRoC数据集对算法平台进行实验测试,并且对实验输出的轨迹误差进行分析,证明算法移植和优化的实用性,之后在实际场景中进行实验测试。证明算法在嵌入式系统中具有可行性。
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