【摘 要】
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基于视觉的同时定位与描绘地图技术是机器人环境感知领域的一个重要研究方向。由于视觉系统普遍存在容易在场景纹理单一、物体快速运动、外界光照条件变化等复杂环境中跟丢图像的问题,所以视觉惯性里程计的研究引起了研究者们的广泛关注。本文是对融合了单目VO和低成本IMU的VIO系统的研究。首先,针对传统VSLAM算法中视觉前端鲁棒性差的问题,研究了基于边缘检测的视觉前端算法。本文的前端采用金字塔稀疏光流法对图像
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基于视觉的同时定位与描绘地图技术是机器人环境感知领域的一个重要研究方向。由于视觉系统普遍存在容易在场景纹理单一、物体快速运动、外界光照条件变化等复杂环境中跟丢图像的问题,所以视觉惯性里程计的研究引起了研究者们的广泛关注。本文是对融合了单目VO和低成本IMU的VIO系统的研究。首先,针对传统VSLAM算法中视觉前端鲁棒性差的问题,研究了基于边缘检测的视觉前端算法。本文的前端采用金字塔稀疏光流法对图像进行跟踪。通过引入边缘检测和光度补偿的方法,使视觉前端的图像对光照有更好的鲁棒性。此外,为了减小运动物体对图像信息的干扰,本文提出了一种自适应区域搜索算法,目的是寻找到图像中纹理最丰富的区域,将该区域作为图像跟踪的主要目标。其次,本文研究了IMU的数据预处理方法,给出了VIO系统完整的初始化过程,并构建了基于滑动窗口的非线性优化模型。将滑动窗口内关键帧的位置、姿态、特征点逆深度、陀螺仪偏置值、加速度计偏置值作为状态变量,通过信赖域狗腿法对构建的最小二乘估计问题进行求解,得到最终的位姿估计结果。最后,本文对设计的基于边缘检测的单目VIO在真实的室内、室外和地下车库环境中和Eu Ro C数据集上进行实验,验证位姿估计有效性,并分析其定位精度。测试结果表明,本文设计的VIO系统可以在不同环境中实时完成位姿估计,并且可以很好地克服光照变化和运动物体干扰带来的影响,其绝对位姿均方根误差最小可达0.352m,平均单帧处理时间为44.971ms,定位性能优于经典的OKVIS算法。
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