【摘 要】
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近年来,大量学者对相机或者融合惯性传感器的视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping,同时定位与地图构建）和视觉里程计（Visual Odometry,VO）展开研究并诞生了众多出色的SLAM系统,相关研究也逐渐走向产业化,在无人驾驶、无人机导航、虚拟现实等领域得到广泛应用。视觉法具有求解机器人运动准确、漂移量少特点,但易受动态环境和快速运动等因素的影
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近年来,大量学者对相机或者融合惯性传感器的视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping,同时定位与地图构建）和视觉里程计（Visual Odometry,VO）展开研究并诞生了众多出色的SLAM系统,相关研究也逐渐走向产业化,在无人驾驶、无人机导航、虚拟现实等领域得到广泛应用。视觉法具有求解机器人运动准确、漂移量少特点,但易受动态环境和快速运动等因素的影响;惯性元件（Inertial Measurement Unit,IMU）不易受动态环境影响,对快速运动有较好的估计,但漂移量相比视觉法大。将两者数据互补,可以用低成本硬件实现高精度定位需求。因此,本文基于单目视觉惯性里程计（Visual-Inertial Odometry,VIO）对攀爬机器人的定位方法进行研究,主要研究内容如下:（1）主要研究单目VIO的初始化过程,即松耦合的视觉-惯性数据融合方式。视觉前端采用均匀化的ORB特征和基于投影的特征匹配方法,通过匹配的特征,使用对极几何、EPn P方法估计单目相机位姿;IMU数据采用预积分方法参与计算;将视觉估计位姿和IMU预积分结果对齐,得到单目视觉尺度、陀螺仪零偏、重力方向以及速度等系统初始值,用于紧耦合的视觉惯性里程计系统。（2）系统初始化后,实现了基于紧耦合的滑动窗非线性优化的单目视觉惯性里程计系统的构建,并推导出优化状态量和优化目标函数。然后借助词袋模型对图像进行相似度计算,检测是否存在回环信息,若存在回环,利用回环信息进行重定位来减小定位系统长期运行的累积误差。（3）基于开源项目和SLAM开源库完成定位系统的搭建并设计实验,借助TUM VI数据集对定位系统进行评估。采用室内数据集验证回环检测能有效提升定位系统的精度;采用室外数据集计算定位系统的累积漂移。最后设计攀爬机器人搭载相机在门式起重机金属结构表面攀爬实验,结果表明视觉惯性里程计在攀爬机器人定位中表现优秀,能够满足攀爬机器人的定位需求。
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