【摘 要】
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随着科技进步与经济发展,人们约87%的时间在室内活动,用于定位与导航等应用的二维传统室内模型无法详细描述室内结构,因此不能满足人们对于三维室内空间的进一步规划利用,人们需要三维甚至更高维度的室内模型使得空间规划利用更充分、更智慧、更高效。基于激光的三维扫描技术与基于视觉的近景摄影技术能够获取室内三维稠密点云或者表面模型,但成本高昂、流程繁琐,与室内三维稠密重建中对低成本、简捷快速的需求不匹配。基于
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随着科技进步与经济发展,人们约87%的时间在室内活动,用于定位与导航等应用的二维传统室内模型无法详细描述室内结构,因此不能满足人们对于三维室内空间的进一步规划利用,人们需要三维甚至更高维度的室内模型使得空间规划利用更充分、更智慧、更高效。基于激光的三维扫描技术与基于视觉的近景摄影技术能够获取室内三维稠密点云或者表面模型,但成本高昂、流程繁琐,与室内三维稠密重建中对低成本、简捷快速的需求不匹配。基于深度相机和惯导（Inertial Measurement Unit,IMU）的同步定位与建图（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）作为一种新兴技术,能够有效获取室内三维稠密点云数据,且设备价格低廉,获取数据方便,十分适合应用于室内三维场景模型构建。深度相机可以获取丰富的视觉信息和深度信息,能够实时获取室内场景稠密点云数据,搭配惯导测量数据,弥补纯视觉SLAM算法在结构简单、特征稀疏的场景或快速运动的情况下,可能因无法提取足够的特征而丢失跟踪的不足。因此,本文经过深入研究提出基于深度相机和惯导融合的快速获取室内三维稠密点云的SLAM方法。主要研究内容包括:首先,从SLAM系统的最终需求出发,得出SLAM问题的本质上是一个非线性系统的优化问题,从而利用最小二乘方法解决这个问题。其次,深入分析了深度相机模型和惯导模型,分析其优缺点以及估计位姿的形式,构建新的联合两种传感器的非线性优化目标函数。然后,基于点线联合的里程计方法PL-VIO（Point-Line Visual Inertial Odometry）,采用新的非线性优化目标函数以松耦合方式融合深度相机和惯导两种传感器,从而完成系统初始化。在系统初始化中增加加速度计偏置估计以获取更准确的初始化值,使用基于滑动窗口的关键帧非线性优化方法完成系统状态估计与误差传播,采用基于词袋模型的回环优化算法降低了因长时间跟踪而导致的漂移误差,最终通过新增的稠密建图模块获取稠密点云地图,并应用于室内场景三维重建。最后,在自行搭建的实验平台上基于公开数据集和实际数据集完成了相机标定实验、系统初始化实验、本文方法与PL-VIO方法的对比实验以及多场景稠密建图实验,从实验结果可以看出本文提出的方法在系统初始化过程中可以迅速收敛,获取更准确的初始值,最终得到较PL-VIO更低的轨迹误差,后续也在实际场景中证明了新增的回环检测与优化算法能够有效约束系统长时间运行产生的累积误差,纠正系统轨迹偏差,而且在光线条件较差的环境中也有不错表现。
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