【摘 要】
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视觉定位是通过连续拍摄的图像序列确定机器人本体在某种坐标系下的位姿,在自动驾驶、移动机器人、AR/VR等领域有广泛应用。与激光SLAM定位相比,视觉SLAM定位具有成本低廉、结构简单、便于安装等优势。传统的视觉SLAM技术在强几何结构弱纹理室内环境中由于特征点匹配性能低表现较差;并且依赖静态环境,而实际的室内应用场景中经常存在走动的行人等动态物体,会影响系统定位精度。基于现有SLAM技术室内定位中
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视觉定位是通过连续拍摄的图像序列确定机器人本体在某种坐标系下的位姿,在自动驾驶、移动机器人、AR/VR等领域有广泛应用。与激光SLAM定位相比,视觉SLAM定位具有成本低廉、结构简单、便于安装等优势。传统的视觉SLAM技术在强几何结构弱纹理室内环境中由于特征点匹配性能低表现较差;并且依赖静态环境,而实际的室内应用场景中经常存在走动的行人等动态物体,会影响系统定位精度。基于现有SLAM技术室内定位中存在的问题,本文采用基于点线融合的特征匹配算法与基于YOLACT深度学习网络结合对极机何约束的动态物体检测算法提高了SLAM对室内场景的定位精度,主要内容如下:（1）考虑到室内环境多呈现标准几何结构,存在大量的点和直线单元,因此本文在点特征SLAM基础上增加了线特征,构建点线结合的特征匹配算法,提升了SLAM在强几何结构及弱纹理环境下的定位能力。（2）考虑到室内动态物体对定位精度的影响,本文采用YOLACT定位算法结合几何对极约束的动态物体检测算法剔除了场景中的动态特征点,从而提高了室内定位的精准度。（3）本文最后将改进的点线特征检测算法与动态对象移除算法融合到传统SLAM中,实现了室内动态场景的三维定位;并且基于TUM RGB-D数据集,分别从准确率和特征数量等方面与传统的PL-SLAM和ORB-SLAM算法进行对比测试。测试结果表明:本文算法数据集的总体SLAM运行时间较传统PL-SLAM算法减少了30.178s;较ORB-SLAM算法增加了18.621s。绝对轨迹均方根误差平均值较传统PL-SLAM算法、ORB-SLAM算法分别降低了0.083m、0.081m。从测度结果看,本文算法在速度和精度上均好于传统PL-SLAM算法,速度上慢于ORB-SLAM算法但在精度方面有明显优势。
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