基于單目視覺(jué)的SLAM算法研究.pdf

1、隨著機(jī)器人技術(shù)和人工智能的快速發(fā)展，移動(dòng)機(jī)器人領(lǐng)域的研究得到了越來(lái)越多的關(guān)注。同步定位和地圖構(gòu)建（SLAM）是目前移動(dòng)機(jī)器人領(lǐng)域中最具難度和關(guān)注度的問(wèn)題之一，是實(shí)現(xiàn)移動(dòng)機(jī)器人完全自主的核心技術(shù)。在一個(gè)未知的場(chǎng)景中，SLAM技術(shù)允許機(jī)器人依靠自身攜帶的傳感器獲取的數(shù)據(jù)建立一個(gè)與周?chē)鷪?chǎng)景一致的地圖，并同時(shí)確定機(jī)器人在場(chǎng)景中的位姿。近年來(lái)，由于視覺(jué)傳感器的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，基于單目視覺(jué)的SLAM研究已成為SLAM領(lǐng)域的重要研究方向之一。
　　當(dāng)

2、前單目視覺(jué)SLAM算法主要分為前端和后端兩個(gè)部分，前端算法對(duì)圖像進(jìn)行特征提取檢測(cè)與描述子提取，對(duì)提取到的描述子進(jìn)行特征匹配，根據(jù)匹配結(jié)果對(duì)相機(jī)位姿進(jìn)行跟蹤，最后進(jìn)行位置識(shí)別；后端算法根據(jù)前端算法的結(jié)果進(jìn)行位姿圖優(yōu)化與地圖構(gòu)建。但是當(dāng)前單目視覺(jué)SLAM算法效率較低，不能滿足實(shí)時(shí)性的要求，而且精度較差，計(jì)算出的機(jī)器人位姿和軌跡通常會(huì)偏離真實(shí)值。針對(duì)現(xiàn)有算法存在的問(wèn)題，本文提出了以下的改進(jìn)方法：（1）在特征檢測(cè)和描述子提取環(huán)節(jié)使用基于ORB的