【摘 要】
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随着计算机技术和传感器技术的快速发展,人类对机器人的智能化程度的要求也越来越高,而利用移动机器人对未知环境进行感知则是机器人智能化研究的热点与难点。移动机器人的同时定位与地图构建(SLAM,Simultaneous Localization and Mapping)则是其中一个重要的基本问题,有效地解决SLAM问题被认为是真正实现移动机器人自主控制和智能化的关键技术之一。SLAM主要应用场景是在陌
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随着计算机技术和传感器技术的快速发展,人类对机器人的智能化程度的要求也越来越高,而利用移动机器人对未知环境进行感知则是机器人智能化研究的热点与难点。移动机器人的同时定位与地图构建(SLAM,Simultaneous Localization and Mapping)则是其中一个重要的基本问题,有效地解决SLAM问题被认为是真正实现移动机器人自主控制和智能化的关键技术之一。SLAM主要应用场景是在陌生环境中,机器人初始没有周围环境的信息,这时就需要机器人通过安装在本体上的传感器获得周围环境和自身状态的信息,然后对信息进行分析加工,从而得到陌生环境的地图以及自己所在地图的位置。本文主要针对传统的视觉SLAM算法存在的不足,搭建了一套基于视觉惯性SLAM的移动机器人定位系统,论文的主要工作如下:1.基于改进闭环检测的视觉SLAM算法研究。针对现有移动机器人同时定位与地图构建存在的计算复杂、闭环检测效率低的问题,提出一种基于改进闭环检测的视觉SLAM算法。整个算法分成三个线程:前端视觉里程计、后端地图构建与优化、闭环检测。在前端处理中,采取ORB算法提取出图像中的特征点,并进行鲁棒描述子的计算。针对传统的RANSAC算法在进行误匹配剔除时存在迭代次数不稳定、鲁棒性差等问题,本文采用PROSAC算法进行误匹配的剔除,然后通过最小化两帧之间的重投影误差,计算出相对应的变换矩阵,从而得到机器人的位姿。当估计的位姿变换超过设置的距离或角度阈值时,则取该帧为关键帧;在后端优化中,采用狼群优化算法来在库中搜索与当前帧图像的全局最优适应度值,通过搜索相似鲁棒描述子进行特征匹配来判断是否达到闭环,同时采用g2o对位姿图进行全局优化,进而减小累计误差,得到全局一致的位姿与点云地图。仿真结果表明,该算法在保障系统可靠性的基础上,有效提高了定位精度和闭环检测的效率,减小了累计误差。2.改进的视觉惯性SLAM算法研究。单一特征点法只提取了环境中明显的特征点,对低纹理环境适应性较差;单一直接法对低纹理图像的鲁棒性较高,计算量小,速度较快,但是其完全通过梯度搜索来计算相机位姿,容易陷入局部最优。在实际应用中,纯视觉SLAM算法会收到诸多的限制,比如接近的障碍物遮挡了大部分场景,无结构的表面常常缺乏视觉线索,重复的纹理使寻找对应关系复杂化等,而IMU可以带来短时精确的约束。根据特征点法、直接法以及IMU的优点,提出了一种改进的视觉惯性SLAM算法。仿真结果表明该算法在复杂环境下有效降低了位姿误差,提高了系统精度。3.改进的视觉惯性SLAM算法的实验验证。使用Turtlebot2移动机器人底盘和深度相机Kinect2和惯性传感器9Dof razor IMU在ROS开发环境下搭建实验平台,并采用该实验平台对论文所提的算法的有效性进行了实验验证。图[35]表[6]参[61]
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