【摘 要】
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针对移动机器人以及自动驾驶的定位问题,同步定位与建图技术（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）,由于有着巨大的研究价值和应用前景,是如今的研究热门之一。而在SLAM的众多分支中,将视觉信息和惯性信息相融合的视觉-惯性SLAM方法,是一个十分有前景的改进方案。自视觉-惯性SLAM概念提出以来,出现了众多的方法。本文主要针对基于特征点以及关键帧的视觉S
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针对移动机器人以及自动驾驶的定位问题,同步定位与建图技术（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）,由于有着巨大的研究价值和应用前景,是如今的研究热门之一。而在SLAM的众多分支中,将视觉信息和惯性信息相融合的视觉-惯性SLAM方法,是一个十分有前景的改进方案。自视觉-惯性SLAM概念提出以来,出现了众多的方法。本文主要针对基于特征点以及关键帧的视觉SLAM方法,以及基于流形的惯性器件预积分方法和基于非线性优化的视觉-惯性融合方法。本文从位姿初始化、建图、跟踪和视觉惯性融合四个方面,通过逐步分析其方法原理、定位误差源,推导出误差传递模型,着重研究了各个误差源对最终建图以及位姿估计的影响。首先,本文对基于本质矩阵法的位姿初始化方法,以及单目和双目的建图方法进行分析,得到了各个误差源对初始化结果和建图结果的影响,并且采用人为添加干扰的方式验证了误差模型的正确性。其次,本文对位姿跟踪方法进行了误差分析,并将得到的方法用于信息矩阵的改进中,有效的降低了该方法的误差水平。随后,本文分析了流形上的预积分模型和视觉-惯性融合方法,得到了惯性器件误差的对最终位姿估计的影响。最后,本文采用公开数据集以及实际测试了视觉-惯性SLAM定位系统,并且提出了一种对齐动作捕捉系统和SLAM轨迹的方法,测试了视觉-SLAM定位系统的精度。
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