【摘 要】
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同时定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）是移动机器人实现自主运动的关键技术之一。多数先进的基于特征法的视觉SLAM方法采用点特征构建数据关联,但在相机快速运动、光照变化和弱纹理场景等挑战下,仅基于点特征的方法性能下降,甚至定位失败。线特征广泛分布于人造环境中,因此可以与点特征结合使用来改善视觉SLAM中特征缺失的问题。SLAM方法的
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同时定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）是移动机器人实现自主运动的关键技术之一。多数先进的基于特征法的视觉SLAM方法采用点特征构建数据关联,但在相机快速运动、光照变化和弱纹理场景等挑战下,仅基于点特征的方法性能下降,甚至定位失败。线特征广泛分布于人造环境中,因此可以与点特征结合使用来改善视觉SLAM中特征缺失的问题。SLAM方法的核心在于求解状态估计问题,典型的状态变量包括关键帧位姿和地图中路标的位置。根据协方差传播规律,可以分析状态估计的不确定性。在基于点特征的SLAM方法中引入线特征,本质上等同于在原优化问题中增加了待估计路标的数量及其相应的观测信息。本文主要研究工作包括:1.针对RGB-D相机下位姿估计算法ICP和PnP,分析对比了两者位姿估计的不确定性,并解释在实际应用中两者的差异。2.针对局部地图优化,分析了路标数量与质量对局部关键帧位姿估计的影响,推导了相应状态估计不确定性的关系式。这种分析适用于采用Bundle Adjustment的通用SLAM方法。3.设计并构建了基于点特征和线特征的RGB-D SLAM系统,其中线特征用来引导生成3D点及构造相应的重投影误差。在两个著名公开数据集上的实验结果符合本文关于状态估计不确定性的理论分析,且表明本文所提方法具有良好的鲁棒性和定位精度。
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