【摘 要】
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同步定位与建图（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）是机器人自主执行任务的基本前提。视觉SLAM具有丰富的图像表示,但无法鲁棒地应用于特征稀疏的场景;惯性测量单元（Inertial Measurement Unit,IMU）虽然能提供可靠的横滚角和俯仰角测量值,但长时间累计漂移误差大,不能单独用于长期运动状态估计。由于视觉传感器和IMU两者具有良好
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同步定位与建图（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）是机器人自主执行任务的基本前提。视觉SLAM具有丰富的图像表示,但无法鲁棒地应用于特征稀疏的场景;惯性测量单元（Inertial Measurement Unit,IMU）虽然能提供可靠的横滚角和俯仰角测量值,但长时间累计漂移误差大,不能单独用于长期运动状态估计。由于视觉传感器和IMU两者具有良好的互补性,通过IMU辅助视觉系统成了目前SLAM的研究热点。本文研究了面向室内环境的视觉惯导融合的SLAM技术,并在机器人平台上进行相关实验验证分析,主要研究内容如下:（1）针对光流法在光度变化剧烈、环境遮挡等情况下特征跟踪失败的问题,本文提出了基于空间距离一致性假设的光流法。利用惯导得到载体运动速度为光流法提供信息,增强光流法在稀疏特征室内环境中的跟踪效果;同时引入了基于描述符辅助的异常值剔除法,减少误匹配对跟踪算法的影响。实验结果表明改进的光流法能有效剔除离群点,提高位姿估计的精度。（2）研究了双目视觉与惯导融合的紧耦合方法。为提升机器人在室内环境中定位、导航的准确性,本文通过滑动窗口模型联合优化惯导误差与相机重投影误差。实验结果表明紧耦合方法加强了视觉关键帧之间的约束,提升了系统精度与鲁棒性。（3）提出了多地图闭环检测方法。该算法在重定位失败时,构建新地图,在不同地图中检测公共区域,进行地图合并,减小里程计所产生的累积误差。实验结果表明多地图闭环检测提高了地图覆盖率与定位精度。（4）搭建实验平台并对本文所提方法进行验证分析。本文基于Dash Go E2移动机器人搭建了实验平台,并在三种不同的室内场景下进行对比实验。实验表明本文方法具有良好的鲁棒性,符合实际应用场景。
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