【摘 要】
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同步定位与建图技术（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）是移动机器人领域的研究热点,其中视觉SLAM技术是未知空间探索的前沿研究方向,传统视觉SLAM会受到动态干扰以及光照变化因素的影响,而深度学习通过提取图像深层次信息与传统视觉SLAM数据融合提升系统的鲁棒性。本文的研究内容如下:（1）研究了深度学习特征点与传统视觉SLAM算法融合的方法。提出了
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同步定位与建图技术（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）是移动机器人领域的研究热点,其中视觉SLAM技术是未知空间探索的前沿研究方向,传统视觉SLAM会受到动态干扰以及光照变化因素的影响,而深度学习通过提取图像深层次信息与传统视觉SLAM数据融合提升系统的鲁棒性。本文的研究内容如下:（1）研究了深度学习特征点与传统视觉SLAM算法融合的方法。提出了将SuperPoint神经网络与ORB-SLAM2算法相融合构建了SP-SLAM系统,该系统采用SuperPoint神经网络提取图像特征点和描述子,用于SP-SLAM的位姿估计以及后续功能模块;在TUM数据集上进行对比实验,实验表明在动态对象干扰环境中,SP-SLAM的绝对轨迹误差相比于ORB-SLAM2减少了16.25%。（2）在SP-SLAM系统中设计了一种剔除动态目标点云的稠密地图构建方法。通过网络分割模型对关键帧中的动态对象目标添加图像标签;然后通过图像掩膜操作获取具有语义信息的关键帧,并对其进行信息提取得到点云地图;最后根据颜色聚类搜索方法实现对动态点云簇的剔除,提升了稠密地图在动态环境下的构建效果,在稠密地图转换之后得到多种类型的输出地图。（3）本文搭建了实验平台,在真实环境下对本文提出SP-SLAM系统进行测试与评估。在光照较强和光照微弱的环境中,SP-SLAM系统初始化成功后均能提取到环境特征点,而ORB-SLAM2均因为提取不到特征点而初始化失败。定位实验中,在具有动态对象干扰的情况下,SP-SLAM的系统误差比ORB-SLAM2降低14.34%,定位精度相比ORB-SLAM2有所提升。此外,在动态环境中剔除动态对象之后系统能够建立全局一致性的稠密地图。
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