【摘 要】
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智能机器人是物联网重要组成部分之一,是智慧城市、智能驾驶等技术共享与协作的基础,采用同时定位与建图（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）技术可以大幅提高智能机器人导航和场景识别的可靠性。在经典的视觉SLAM算法中,存在特征点提取不均匀、特征点对误匹配较多等问题,这无疑会降低SLAM系统的速度和稳定性。因此,在保障算法鲁棒性的前提下,本文面向机器人操
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智能机器人是物联网重要组成部分之一,是智慧城市、智能驾驶等技术共享与协作的基础,采用同时定位与建图（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）技术可以大幅提高智能机器人导航和场景识别的可靠性。在经典的视觉SLAM算法中,存在特征点提取不均匀、特征点对误匹配较多等问题,这无疑会降低SLAM系统的速度和稳定性。因此,在保障算法鲁棒性的前提下,本文面向机器人操作系统对基于深度相机的视觉SLAM关键技术展开了研究,通过分析挖掘视觉前端和后端优化两个模块维度,重点针对特征点提取不均匀、误匹配较多等问题进行了局部优化与调整,主要研究内容总结如下:（1）在前端,对特征提取的三种算法SIFT、SURF、ORB进行研究,并用实验数据进行对比分析。发现ORB算法存在特征点容易分布不均匀、聚集等问题,针对此缺陷提出了自适应阈值s检测特征点的方法,并采用四叉树原理限制高斯金字塔不同层数的分裂,从而减少了系统计算量,并增加了特征点分布的均匀度。针对暴力（Brute Force,BF）匹配算法存在大量误匹配的现象,提出了一种改进的随机采样一致性（Random Sample Consensus,RANSAC）算法进行精匹配,并进行了特征点匹配实验。实验结果表明,本文算法不仅比BF算法的准确率提高了13.4%,也比原始RANSAC算法的准确率提高了3.2%,同时在匹配速度方面大大提升,验证了本文算法不仅可以提高准确率也可以提高效率。（2）为减少后端计算量,本文引入关键帧策略,并使用位姿图进行全局地图优化。同时,为减小长期估计带来的累计漂移误差,利用K叉数建立词袋模型,计算图像特征的相似度,进行回环检测。最后,在指定分叉数量k=10、深度d=5的情况下,生成了由89358个单词组成的词典并计算了相似度。（3）在TUM数据集上选择了5组具有代表性的数据集包并详细展示了其中一组的实验过程。然后按照视觉SLAM检验标准,将本文算法估计的位姿与真实位姿作对比,计算绝对轨迹误差和相对位姿误差。最后将5组实验数据中的均方根误差与其他三个文献作对比,结果表明本文算法得出的均方根误差是最低的,验证了本文视觉SLAM系统的优越性。
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