【摘 要】
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视觉SLAM是指移动平台通过相机获取信息构建周围环境地图,并使用地图实时查找自身位置的过程,是实现移动机器人导航的前提条件,已经成为机器人领域的研究热点。但大部分视觉SLAM系统仅识别环境中的点特征,忽略了人造结构化环境中的线特征,尤其在低纹理场景下,基于点特征的视觉SLAM容易出现初始化失败的现象,同时,也会由于无法提取足够数量的点特征导致位姿估计失败。本文通过结合环境中的点特征和建筑结构线特征
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视觉SLAM是指移动平台通过相机获取信息构建周围环境地图,并使用地图实时查找自身位置的过程,是实现移动机器人导航的前提条件,已经成为机器人领域的研究热点。但大部分视觉SLAM系统仅识别环境中的点特征,忽略了人造结构化环境中的线特征,尤其在低纹理场景下,基于点特征的视觉SLAM容易出现初始化失败的现象,同时,也会由于无法提取足够数量的点特征导致位姿估计失败。本文通过结合环境中的点特征和建筑结构线特征搭建视觉SLAM系统,提高系统在低纹理场景中的定位精度和鲁棒性。本文的主要研究内容如下:（1）对基于图像中点特征和建筑结构线特征的位姿估计算法进行研究。首先提取图像中的ORB点特征和LSD线特征,在普通线特征的基础上,筛选出符合曼哈顿世界主方向的建筑结构线特征,然后对相邻图像帧分别进行特征匹配和误匹配对剔除,最后根据相邻帧间的点、线特征匹配构建重投影误差函数,求解得到帧间相机位姿。（2）对基于图像中点特征和建筑结构线特征的后端优化与回环检测算法进行研究。首先提出一种关键帧的选取方法维护关键帧规模,通过构建局部地图优化相机位姿,然后根据关键帧间的相似度判断是否完成回环,利用回环信息进行全局优化,最终构建稀疏可视化的三维点云地图。在前端视觉里程计的基础上,加入结合点线特征的后端优化与回环检测环节,搭建出完整的视觉SLAM系统。（3）搭建了本文视觉SLAM系统与仿真实验环境。采用TUM数据集进行实验对比,根据实验结果分析本文算法的定位精度,同时通过gazebo仿真平台搭建了点特征稀少的实验室仿真环境,分析本文系统在仿真环境中的实验效果,为系统在真实环境中的测试及应用奠定基础。
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