【摘 要】
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同时定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)是智能移动机器人导航领域的一个重要分支,其中基于视觉的SLAM正是该领域的一个研究热点。在诸如井下、隧道、管道中等复杂环境下,由于低照度,纹理不清晰,模糊和镜面反射等问题,使用传统视觉SLAM系统难以提取图像特征并生成三维地图。为解决低照度环境三维地图构建问题,本文从以下三个创新点开展研究:(1)
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同时定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)是智能移动机器人导航领域的一个重要分支,其中基于视觉的SLAM正是该领域的一个研究热点。在诸如井下、隧道、管道中等复杂环境下,由于低照度,纹理不清晰,模糊和镜面反射等问题,使用传统视觉SLAM系统难以提取图像特征并生成三维地图。为解决低照度环境三维地图构建问题,本文从以下三个创新点开展研究:(1)提出了基于Retinex算法的低照度图像增强算法。首先将采集到的RGB图像转换到HSV颜色空间,利用小波变换能快速区分高、低频分量的特点,将V(明度分量)分量进行三次小波分解后,获得不同尺度下的高、低频子带。在低频子带上使用改进的双边滤波对图像照度分量进行估计并去除,在高频子带上利用模糊变换实现图像细节信息的增强和噪声的去除。进行小波逆变换后,将V分量与H,S颜色分量合成为清晰的彩色图像。实验表明,本文算法对图像进行增强耗费时间仅为SSR的30%,MSR的15%,具有更高的实时性;通过对比图像信息熵与图像平均梯度,本文算法对原始低照度图像具有显著的增强作用;对增强后的图像进行特征点提取与匹配测试,表明本文算法可以为视觉SLAM前端预处理提供支持。(2)提出了基于Skip List数据结构的SL-Map模型。为实现三维地图实时构建,提出基于Skip List数据结构的SL-Map模型。Skip List结构在普通链表的基础上,从内部节点向上层拓展为一个新的链表,通过几次延拓,形成一个沿横向分层、沿纵向相互耦合的多个链表。在每层Skip List结构中引入关键码后,可以通过关键码提高每层遍历速度,进而提高三维地图更新和遍历的效率。分析可得SL-Map可将八叉树地图时间复杂度由原来的O(n)提升为O(logn)。实验表明该结构与Octree,KD-tree对同一数据集的插入和遍历时间均有缩短,在搜索操作中本文提出的SLMap在实际操作中较KD-tree时间缩短约40%,较Octree缩短约50%;对实际环境进行建图,与环境的真实距离误差不超过5%。(3)提出了ORB-SLAM2融合SL-Map模型的方法。针对ORB-SLAM2只能生成点云地图而无法生成三维地图的不足,提出了ORB-SLAM2融合SL-Map模型的方法。首先在ROS(Robot Operating System)系统运行经过预处理的ORB-SLAM2系统,生成全局点云地图后,再将生成的关键帧、地图点、以及机器人位姿通过ROS进行发布,后端收到信息后,对地图进行分组,结合TF位姿变换,将信息存入SL-Map中,实现三维网格地图的实时构建。之后进行实际环境的实验,并在ROS的RVIZ中进行地图显示。在低照度室内环境进行地图构建,实验表明本文构建的SLAM系统可以有效识别室内障碍物信息,能够用于实时构建机器人导航和路径规划的三维网格占据地图。本研究提出的基于Retinex算法的低照度图像增强算法和SL-Map模型适用于低照度条件下三维网格地图构建,对于扩展SLAM的应用场景具有实际应用价值。
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