【摘 要】
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近年来,移动机器人广泛地应用于生产生活中的各个领域,同时定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）技术,是移动机器人在未知环境中进行自身定位和构建环境地图的基础,也是实现机器人自主导航的核心。视觉传感器能够获取丰富的环境信息,尤其是单目相机结构简单、成本低且适用范围广泛,使得单目视觉SLAM成为国内外的研究热点与难点。针对单目视觉SLAM
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近年来,移动机器人广泛地应用于生产生活中的各个领域,同时定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）技术,是移动机器人在未知环境中进行自身定位和构建环境地图的基础,也是实现机器人自主导航的核心。视觉传感器能够获取丰富的环境信息,尤其是单目相机结构简单、成本低且适用范围广泛,使得单目视觉SLAM成为国内外的研究热点与难点。针对单目视觉SLAM系统在定位精度和实时性方面存在的问题,本文分别对其前端和后端进行了研究和改进,主要研究工作如下:（1）对单目视觉SLAM系统的框架进行了设计,包括前端初始位姿估计、后端回环检测、非线性优化和地图构建,并搭建了软硬件实验平台;研究了相机成像模型和张正友标定法,针对标定结果易受标定图像质量影响的问题,采用筛选出重投影误差较小的图像用于二次标定的方法,提高了标定结果的精度。（2）针对视觉SLAM前端所提取的特征点分布不均的问题,本文对ORB算法进行改进,提出对图像划分网格,在网格内多阈值提取FAST关键点,并结合四叉树结构筛选特征点,提高了特征点分布的均匀性;针对特征匹配中误匹配较多的问题,提出了组合式误匹配点剔除算法,在交叉匹配的基础上,依次使用距离筛选法、余弦相似度法和RANSAC算法进行特征匹配,提高了特征匹配的正确率。（3）针对系统实时性和累积误差的问题,本文采取视觉内容和帧间间隔融合的关键帧选取方法,并引入基于关键帧和视觉词袋模型的回环检测,以提高系统的实时性、减少累积误差;此外,引入图优化来解决视觉SLAM非线性优化问题,并设计了局部、全局和回环sim（3）位姿图优化结合的后端优化方法,对相机位姿和空间点进行优化,提高了系统的定位精度。（4）对单目视觉SLAM系统的定位建图性能进行了实验测试。分别使用TUM数据集、KITTI数据集和真实环境数据进行实验,结果表明本文实现的系统定位精度和实时性能够满足要求。
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