【摘 要】
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随着移动机器人、无人机、增强现实等领域的发展和技术需求,单目视觉-惯性传感器融合的同时定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping,简称SLAM)算法成为了学术界和
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随着移动机器人、无人机、增强现实等领域的发展和技术需求,单目视觉-惯性传感器融合的同时定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping,简称SLAM)算法成为了学术界和工业界的研究热点。近期的很多工作表明基于优化的融合算法在性能和精度上都优于基于滤波的方法。而鲁棒的状态估计是基于优化的视觉-惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,简称IMU)融合的SLAM系统的核心性能体现。由于单目视觉-惯性SLAM系统的性能严重依赖于尺度、重力向量、陀螺仪偏差、加速度偏差、速度等初始值的准确性。因此本文对现有视觉-惯性SLAM系统中存在的不足有针对性地进行了改进,同时提出了一套完整的视觉-惯性SLAM初始化估计算法,在公开数据集上测试并验证了算法的有效性。本文的研究工作主要包括:1.本文针对视觉-惯性ORB-SLAM算法中大量视觉和惯性测量外点的存在,导致尺度估计精度低的问题,提出了一种鲁棒核函数加权处理的方法提升尺度估计的精度。通过降低外点对尺度估计的权重,有效提升了尺度估计精度。2.本文针对加速度偏差和重力向量的耦合性,导致二者在小旋转等情况下难以区分、估计误差大的问题,提出一种在初始化阶段分阶段估计重力向量和加速度偏差的优化算法。算法在不考虑加速度偏差的情况下先估计出一个粗略的重力向量。然后基于重力模值切空间的优化算法改进重力向量估计值。随后再估计加速度偏差。此外,针对视觉-惯性SLAM系统中缺少初始化收敛判定条件,将导致附加计算量的问题,本文提出了一种自动的终止条件来判别初始化状态量的收敛情况。初始状态估计值一旦收敛,将被用于启动基于非线性优化的紧耦合SLAM系统。3.本文在公开数据集EuRoC的多个数据序列上验证了本文提出优化算法的有效性。实验表明本文提出的尺度改进算法能提升尺度估计的精度;分阶段估计重力向量和加速度偏差的优化算法能获得准确的估计值,并加快收敛速度;终止条件能有效判断初始化参数收敛。
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