【摘 要】
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导航和地图服务在我们的日常生活中变得越来越普遍，其中大多数都是针对室外环境，其中GPS信号发挥了重要作用，但人类的很大一部分活动发生在GPS信号无效的室内环境中，因此需对其中
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导航和地图服务在我们的日常生活中变得越来越普遍，其中大多数都是针对室外环境，其中GPS信号发挥了重要作用，但人类的很大一部分活动发生在GPS信号无效的室内环境中，因此需对其中的导航和地图服务进行研究。 本文的目的是利用双目视觉系统构建室内环境模型。利用无人车构建整体地图首先要求获得机器人自身的精确位置，近年来研究者提出了同步定位和地图构建(SLAM)的概念。视觉SLAM的目的是结合观察到的周围环境的结构和摄像机自身的移动实现SLAM。 利用摄像头构建的视觉里程计(VO)是一种运动估计的有效方式，也成为机器视觉和移动机器人领域的研究热点之一。本文中改进了一种基于ROS的双目视觉SLAM方法并分析了其在室内环境中的应用，采用ZED摄像头估计实际的尺度并易于启动。 ORB_SLAM2方法的一个显著特点是利用由稀疏3D点云构成的局部地图来实现追踪和运动估计，这导致每个特征点的全部历史被用于运动估计，此外，我们采用递进样本一致性方法(PROSAC)代替的随机样本一致性方法(RANSAC)，以改善对例外样本的鲁棒性。基于常用的KITTI数据集和新的数据集进行了工作。 论文工作中，首先利用KITTI数据集检验了改进ORB_SLAM2方法的效果，然后利用一种特殊的ZED摄像头在室内环境中进行了实验。鉴于ZED摄像头内置有自身的SLAM算法，基于真实轨迹，比较了两种SLAM算法的效果。
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