【摘 要】
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SLAM是移动机器人实现真正自主定位导航的关键技术。视觉传感器相对于激光雷达有着价格低廉、获取场景信息丰富等优势,适合小型机器人以及低成本方案采用。然而视觉SLAM运算量大,执行效率低。本文通过对SLAM型算法的选取与改进,提高系统实时性,保证定位精度。本文采用Kinect作为视觉传感器对室内场景彩色和深度数据进行采集,并对数据进行坐标系变换,实现视觉对齐。针对深度图像中黑洞噪点,设计了深度图像去
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SLAM是移动机器人实现真正自主定位导航的关键技术。视觉传感器相对于激光雷达有着价格低廉、获取场景信息丰富等优势,适合小型机器人以及低成本方案采用。然而视觉SLAM运算量大,执行效率低。本文通过对SLAM型算法的选取与改进,提高系统实时性,保证定位精度。本文采用Kinect作为视觉传感器对室内场景彩色和深度数据进行采集,并对数据进行坐标系变换,实现视觉对齐。针对深度图像中黑洞噪点,设计了深度图像去噪算法,能够有效地提高数据的可用性。视觉SLAM前端依据实现方法分为直接法和特征点法两种,本文基于特征点法实现特征提取与匹配,并采用最小距离和RANSAC算法做匹配验证,通过PnP迭代优化求解帧间位姿变换。同时,采用基于滑动窗口的捆集调整的算法对局部相机轨迹做优化,提高视觉里程计轨迹的一致性。针对于视觉SLAM运算量大的问题,本文改进以往的关键帧选取策略,在极大地减少了运算数据量的同时,适当增加关键帧数量,提高系统场景信息的完整性。在理论研究的基础上,本文实现了基于Kinect对室内场景的三维建图,采用组合滤波方案对场景点云滤波,节约大量内存,并将点云地图转换成Octomap地图,供后续导航使用。本文系统具有良好的定位精度,在数据集测试中与真实轨迹的均方根误差为1.15cm,最大轨迹误差为2.76cm;有着良好的实时性,系统平均每秒处理图像帧约为18帧,能够较好地对本地场景实时建图。最后,本文总结了所开展的研究工作,并对将来的研究内容以及方向进行了展望。
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