移动机器人室内视觉定位与地图构建研究

来源 :昆明理工大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:haobishuiduo
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移动机器人广泛应用于智慧物流、医疗服务、生产制造等行业,而其导航与路径规划的前提条件是同步定位与地图构建算法(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)。本文对视觉SLAM算法进行理论分析,找出其存在的痛点问题,研究一种在室内场景更具鲁棒性的视觉SLAM算法,最后搭建基于RGB-D相机的移动机器人平台在室内场景下进行真实场景实验与分析。针对目前经典的ORB-SLAM2算法在室内场景下定位精度退化甚至失效、构建的三维稀疏点云地图无法用来导航与路径规划等问题,分别在其算法框架上改进ORB特征点均匀化提取与匹配、新增动态特征点剔除线程与八叉树地图构建线程。ORB特征点均匀化提取与匹配可以均匀化提取特征点,并能剔除一些误匹配点对;动态特征点剔除线程与前端视觉里程计线程并行运行,对RGB-D相机输入彩色图像中的动态物体进行语义分割,再与前端视觉里程计线程提取的特征点图像对比,从而剔除位于室内场景下动态物体上的动态特征点;八叉树地图构建线程可以同时构建三维稀疏点云地图、三维稠密点云地图和八叉树地图。根据地图的特性,三维稀疏点云地图可以用于相机的定位,三维稠密点云地图可以用于可视化地图,八叉树地图可以用于导航和路径规划。为了验证本文算法的真实有效性,将改进后的本文算法与ORB-SLAM2算法在TUM标准动态数据集上仿真实验。实验结果表明,改进后的本文算法有效地剔除了行人身上的动态特征点,并提高了相机的位姿估计精度,且高动态帧数据集绝对轨迹的均方根误差得到了大幅度提升。最后在有行人的室内走廊场景使用搭载RGB-D相机的移动机器人进行定位与地图构建实验,从定位的角度看,本文算法有效地剔除了行人身上的动态特征点,并且其相机轨迹更接近真实轨迹,从地图构建的角度看,室内场景下的三维稠密点云地图更能体现环境信息,八叉树地图更能节省大量的存储空间。
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