【摘 要】
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近些年来,以人工智能为代表的高新技术正在飞速发展,遍布在我们生活的每一个角落。其中,机器人技术被应用到了多种领域,逐渐的解放了人们忙碌的双手。在一些环境危险的场合,比如火灾、交通事故、危险品泄露及地质灾害等现场,机器人可以辅助救援人员开展科学有效的搜救任务,以保障人民的生命、财产安全。基于这种想法,我们可以利用实时定位及地图重建(SLAM:simultaneous localization and
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近些年来,以人工智能为代表的高新技术正在飞速发展,遍布在我们生活的每一个角落。其中,机器人技术被应用到了多种领域,逐渐的解放了人们忙碌的双手。在一些环境危险的场合,比如火灾、交通事故、危险品泄露及地质灾害等现场,机器人可以辅助救援人员开展科学有效的搜救任务,以保障人民的生命、财产安全。基于这种想法,我们可以利用实时定位及地图重建(SLAM:simultaneous localization and mapping)技术来解决这些问题,同时,该技术也在无人驾驶领域中被广泛应用。SLAM的具体内容为:在陌生的场合之下,机器人可以自由探索,其身上装备有多种传感器模组,可以对该场合进行探测,然后得到相应的位置信息。再将探测得到的数据进行处理,即可建立地图并完成导航任务。常见的SLAM算法主要包括基于激光的SLAM、基于视觉的SLAM及基于视觉与惯性融合的SLAM,三者各有优势。本论文主要研究视觉与惯性融合的SLAM,使用该方法,系统的稳定性可以得到一定的保障,其还具有一定的鲁棒性。本文基于主流的SLAM算法,重点研究以下方面的内容:1.前端预处理:在图像的特征点提取与匹配方面,使用更为精确的匹配方法,使其具有更强的准确性。然后利用对极几何分析两个图像帧之间的几何关系,并利用三角化计算出特征点的真实坐标。接着采用PnP算法[16]来估计出相机位姿连续的变化。最后将前端得到的数据送入后端进行滤波或优化,对估计的连续位姿进行校正。2.后端融合:研究了基于非线性优化的视觉与惯性融合的算法,将纯视觉里程计与惯性单元积分后的数值进行紧耦合[17]。然后经过滑动窗口找出具有稳定特征跟踪的帧,将这些帧作为有效帧挑选出来,接着使用非线性优化的方法优化位姿和特征点,再进行回环检测重定位,最后得到精确稳定的位姿与点云数据。从实验数据来看,视觉与惯性单元融合系统的定位精度比较高,其在建图过程中也不容易发生丢失定位信息,所以具有一定的稳定性,鲁棒性也很高。
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