【摘 要】
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视觉里程计作为移动机器人同时定位和地图构建问题中的重要环节,对移动机器人自主定位以及建图导航任务至关重要。由于移动机器人自身传感器以及图像模糊、运动过快和特征缺失等因素引起的误差,不能保证视觉里程计的准确度。因此,本文对现有视觉里程计算法存在的问题展开分析,主要研究内容如下:首先,概述课题研究意义和背景,对视觉里程计算法的研究现状和一些关键问题进行分析,对移动机器人视觉里程计现有的开源算法进行了详
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视觉里程计作为移动机器人同时定位和地图构建问题中的重要环节,对移动机器人自主定位以及建图导航任务至关重要。由于移动机器人自身传感器以及图像模糊、运动过快和特征缺失等因素引起的误差,不能保证视觉里程计的准确度。因此,本文对现有视觉里程计算法存在的问题展开分析,主要研究内容如下:首先,概述课题研究意义和背景,对视觉里程计算法的研究现状和一些关键问题进行分析,对移动机器人视觉里程计现有的开源算法进行了详细介绍,根据不同的算法方案分析视觉里程计领域存在的关键问题,为后续的研究提供理论模型和依据。其次,针对深度传感器采集信息的局限性造成定位精度下降问题,一方面提出结合深度已知的3D-3D以及深度未知的3D-2D位姿估计方式,使用g2o库一同进行优化,充分利用图像信息实现更精确的位姿估计;另一方面,在后端地图优化阶段利用局部光束平差法对生成的关键帧位姿重定义以及地图点进行动态更新,有效减少了轨迹漂移。仿真实验验证改进算法提高了定位精度。再次,为了提升快速运动环境中视觉里程计的精度,提出一种移动机器人混合的半稠密视觉里程计算法。利用特征点法追踪相机位姿,获取初始位姿及关键帧,采用Sobel卷积核获取梯度明显的像素点,通过半稠密直接法配准关键帧,估计关键帧间相对运动,最后通过位姿图对关键帧位姿以及相邻帧间变换进行局部优化。实验验证,改进算法可满足快速运动场景中自主定位的要求。最后,为了克服单一传感器测量存在的局限性,并且进一步提高视觉里程计定位精度,引入一种基于线特征的视觉-惯导多传感器融合算法。在前端利用IMU测量状态信息计算初始位姿,后端采用紧耦合方式,将线特征提取重投影误差及IMU预积分状态误差约束加入到非线性优化提高算法的精确度。
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