【摘 要】
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随着移动机器人的快速发展,作为其自主导航运动规划的底层SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)技术愈加成为研究热点。工业应用场景复杂性以及社会需求的多样性,使得仅依靠单一传感器无法满足高精度、强鲁棒以及实时性的移动机器人定位需求。单目视觉具有价格低廉、特征信息丰富,极低的误差累计等优点,但同时存在尺度不确定性,快速运动下图像模糊以及强旋转问题。惯性传感
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随着移动机器人的快速发展,作为其自主导航运动规划的底层SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)技术愈加成为研究热点。工业应用场景复杂性以及社会需求的多样性,使得仅依靠单一传感器无法满足高精度、强鲁棒以及实时性的移动机器人定位需求。单目视觉具有价格低廉、特征信息丰富,极低的误差累计等优点,但同时存在尺度不确定性,快速运动下图像模糊以及强旋转问题。惯性传感器(Inertial measurement unit,IMU)瞬时精度高,可为单目视觉提供尺度约束,但也存在误差累计严重等问题。二者存在较好的互补性,对这两种传感器进行融合可实现满足需求的SLAM系统。本文针对该类融合方法并结合自己的研究成果,实现一个VI-SLAM系统,且在移动机器人平台上进行相关实验分析。首先,本文分析了IMU、视觉相关SLAM模型,设计了兼顾松耦合与紧耦合的融合算法框架结构,提高了VI-SLAM系统的定位精度及其鲁棒性;针对优化收敛速度较慢的问题,改进了一种Levenberg-Marquadt优化更新策略,并在此基础上对系统进行了深入的实验验证分析。接着,通过融合并实验分析First Estimated Jacobian与free gauge算法,解决了状态量向零空间漂移的问题,同时避免了由于线性化过程中人为引入错误信息,使得本是不可观状态量变得可观的问题;提出通过OpenMP多线程对实际工程加速处理以提高系统实时性。最后,通过多个复杂的EuRoC真实数据集对VI-SLAM以及主流开源系统作详细对比实验分析,并通过搭建的移动机器人实验平台对本文所设计VI-SLAM系统进行实验分析。
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