【摘 要】
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SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）解决的是机器设备在未知环境中如何感知环境的问题,Kinect相机因其可以直接获取深度信息,节省宝贵的计算资源,在视觉SLAM中应用广泛。本文主要从以下四方面对基于Kinect相机的视觉SLAM算法进行研究:首先,对Kinect相机的成像模型进行分析,完成Kinect相机的彩色摄像头与深度摄像头的标定实验,确保图像
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SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）解决的是机器设备在未知环境中如何感知环境的问题,Kinect相机因其可以直接获取深度信息,节省宝贵的计算资源,在视觉SLAM中应用广泛。本文主要从以下四方面对基于Kinect相机的视觉SLAM算法进行研究:首先,对Kinect相机的成像模型进行分析,完成Kinect相机的彩色摄像头与深度摄像头的标定实验,确保图像数据的精度。然后,对前端部分的特征检测、提取与匹配的相关算法做了分析与对比,对特征匹配以及剔除误匹配的算法进行改进,使更多正确匹配对能够用于位姿计算。为解决因深度缺失造成的位姿计算失效,采用ICP与PnP结合的算法估计相机位姿。其次,在后端优化模块中添加基于关键帧与词袋模型的回环检测,降低了前端产生的累积误差,回环检测根据前端的帧间关系,在位姿图模型中添加约束边,增强了系统的全局一致性,使得系统在长时间运行时依然保持较高的精度,系统鲁棒性得到提高。最后,对本文算法做工程实现并进行实验验证,搭基了于Linux系统的软件算法实现平台和基于Kobuki的移动机器人硬件平台,然后借助TUM数据集进行验证实验,针对室内空间的大小、纹理细节的高低两方面进行对比实验,分析定位精度与建图效果,比较在同一场景下三种SLAM算法的效率。在实验室环境下进行了现场实验。
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