【摘 要】
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SLAM（Simultaneous Localization and Mapping,同时定位与建图）是智能移动机器人实现自主化的关键技术之一。随着服务机器人市场需求日益扩大,SLAM技术得到了更多研究者的关注。目前大多数SLAM算法都是基于场景刚性假设进行设计的,因此动态环境泛化能力差。此外,单一传感器无法满足复杂环境的需要,通常与其他传感器结合以提高系统的鲁棒性。本文针对以上问题,对视觉惯性S
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SLAM（Simultaneous Localization and Mapping,同时定位与建图）是智能移动机器人实现自主化的关键技术之一。随着服务机器人市场需求日益扩大,SLAM技术得到了更多研究者的关注。目前大多数SLAM算法都是基于场景刚性假设进行设计的,因此动态环境泛化能力差。此外,单一传感器无法满足复杂环境的需要,通常与其他传感器结合以提高系统的鲁棒性。本文针对以上问题,对视觉惯性SLAM和动态SLAM技术展开研究,主要内容如下:1、针对单目视觉传感器尺度缺失,低纹理环境容易跟踪失败的问题,设计了视觉惯性SLAM系统。构建了IMU（inertial measurement unit,惯性测量单元）测量模型和运动模型,使用IMU预积分对旋转、平移、速度分量进行预处理,利用视觉惯性紧耦合方法对单目尺度进行恢复,同时提高系统的鲁棒性和定位建图精度。2、提出了一种基于语义分割的动态SLAM算法。基于视觉惯性SLAM系统,引入语义分割识别行人,生成带有语义信息的图像掩膜,跟踪线程根据掩膜避免提取行人身上的特征点。设计了一种实时性算法,并行地对图片进行语义分割和特征提取,对动态SLAM算法的实际应用具有重要意义。3、针对语义分割无法处理非先验动态目标（大多数时间是静态但可以移动的目标）的问题,设计基于多视图几何的动态区域检测算法,通过计算重投影误差区分特征点是否属于运动目标,并结合传统的图像分割方法标记动态区域,生成掩膜。实验结果表明,提出的方法能够有效剔除动态特征点,提高系统的定位精度,但是初始化阶段没有足够的关键帧,无法检测动态区域。4、提出融合语义分割和多视图几何的动态SLAM算法,两种方法优势互补,有效降低了动态物体对SLAM系统的干扰。
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