基于圖優(yōu)化的單目視覺SLAM技術(shù)研究.pdf

1、機(jī)器人同步定位與建圖（簡(jiǎn)稱SLAM）技術(shù)是機(jī)器人實(shí)現(xiàn)定位的主流研究方法。隨著傳感器和計(jì)算機(jī)視覺等技術(shù)的發(fā)展，視覺傳感器越來越多的被裝備到機(jī)器人上。單個(gè)攝像頭具有性價(jià)比高，結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，適用范圍廣等優(yōu)點(diǎn)，因此單目視覺SLAM方法受到越來越多的關(guān)注和研究。單目視覺SLAM方法主要分為基于濾波器的方法和基于圖優(yōu)化的方法，前者計(jì)算復(fù)雜度較高，無法滿足實(shí)時(shí)性要求，因此，本文主要研究基于圖優(yōu)化的單目視覺SLAM方法。
　　并行跟蹤，局部建圖和回環(huán)

2、檢測(cè)的單目視覺SLAM方法（ORB-SLAM）是目前比較完備和可靠的方法，本文對(duì)其進(jìn)行了研究和實(shí)驗(yàn)，并針對(duì)其中的一些問題進(jìn)行了改進(jìn)。ORB特征檢測(cè)算法只對(duì)一定范圍內(nèi)的旋轉(zhuǎn)和尺度變化具有不變性，因此本文設(shè)計(jì)了評(píng)估實(shí)驗(yàn)對(duì)各種特征檢測(cè)算法進(jìn)行評(píng)測(cè)，找到了性能最佳的適合在單目視覺SLAM中使用的特征檢測(cè)算法。特征的數(shù)目和分布對(duì)跟蹤效果和相機(jī)姿態(tài)估計(jì)會(huì)產(chǎn)生影響，穩(wěn)定的特征數(shù)目和均勻的特征分布會(huì)使算法更加魯棒，本文設(shè)計(jì)了一種可以控制特征點(diǎn)提取的數(shù)目

3、，并且使特征點(diǎn)在圖像中盡量均勻分布的算法。在地圖的初始化和局部建圖中生成新的地圖點(diǎn)時(shí)，ORB-SLAM使用的是線性三角化方法（簡(jiǎn)稱LS算法），該方法生成的地圖點(diǎn)的位置有可能不準(zhǔn)確，本文將其改進(jìn)為迭代的三角化方法（簡(jiǎn)稱It-LS算法）。因?yàn)楸疚母倪M(jìn)的特征檢測(cè)算法使用的特征描述子為FREAK，因此將改進(jìn)后的SLAM方法簡(jiǎn)稱為FREAK-SLAM。針對(duì)以上改進(jìn)，本文設(shè)計(jì)了相關(guān)的實(shí)驗(yàn)來進(jìn)行驗(yàn)證。
　　本文在室內(nèi)、室外環(huán)境下對(duì) FREAK-