【摘 要】
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近些年来,随着人工智能算法的研究与发展,使机器人实现自主移动和路径规划成为可能,同时定位与建图是机器人实现自主移动的前提。但是当环境中有移动物体时,传统的视觉SLAM方案会使定位与建图的精度大幅下降,因此如何提高动态环境下机器人的定位与建图精度和实时性成为研究重点,本文提出了一种基于深度学习和双目视觉的SLAM技术,可以有效提高动态环境下的定位精度。首先,针对传统双目测距方法存在的需要对摄像头进行
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近些年来,随着人工智能算法的研究与发展,使机器人实现自主移动和路径规划成为可能,同时定位与建图是机器人实现自主移动的前提。但是当环境中有移动物体时,传统的视觉SLAM方案会使定位与建图的精度大幅下降,因此如何提高动态环境下机器人的定位与建图精度和实时性成为研究重点,本文提出了一种基于深度学习和双目视觉的SLAM技术,可以有效提高动态环境下的定位精度。首先,针对传统双目测距方法存在的需要对摄像头进行标定、立体匹配算法耗时长等问题,本文提出了一种基于YOLOv5的目标检测算法和径向基函数神经网络相结合的双目测距方法,并建立了距离预测模型。实验结果表明,该方法能精确地进行目标检测和预测目标物体的距离,运算速度快,相比于传统测距方法实时性大幅增加,预测距离的精度可达97.3%。其次,将上述的距离检测算法整合到视觉里程计部分,对双目相机采集的原始双目图像分别预测图像中目标物体的距离,通过前后两帧图像之间的目标物体距离的变化值来判断目标物体是否为动态物体,在进行特征提取后需对动态物体上检测出来的特征点进行特征抑制,这样在特征匹配阶段就消除了动态物体的干扰,从而使得视觉里程计求解的相机位姿精度大大提高。最后,利用光束法平差算法进行了后端优化,实验表明本文算法相对于ORB-SLAM3相对位姿误差和绝对轨迹误差都大幅减小,性能提升约80%,另外对比现有的动态环境的SLAM方案（Dyna SLAM和DS-SLAM）整体性能也有较大提升。基于室内动态环境进行了SLAM实验验证,证明了本文算法的时效性。
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