【摘 要】
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以无人车和无人机为代表的智能无人系统在城市环境中的应用逐渐成为了当今的研究热点,然而城市环境的特殊性为无人系统的应用带来了许多挑战。空地无人平台协同SLAM相比于传统的单机SLAM具有更高的效率与精度,并且能够将相近视角和空地视角的传感信息相结合,建立一个全局一致性表征的地图;相比于多无人车协同SLAM或多无人机协同SLAM,最大程度的完善了对于环境的观测,对于增强无人系统对环境的感知能力意义重大
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以无人车和无人机为代表的智能无人系统在城市环境中的应用逐渐成为了当今的研究热点,然而城市环境的特殊性为无人系统的应用带来了许多挑战。空地无人平台协同SLAM相比于传统的单机SLAM具有更高的效率与精度,并且能够将相近视角和空地视角的传感信息相结合,建立一个全局一致性表征的地图;相比于多无人车协同SLAM或多无人机协同SLAM,最大程度的完善了对于环境的观测,对于增强无人系统对环境的感知能力意义重大。本文围绕空地多视角协同SLAM系统展开了研究,主要工作如下:首先,对空地视角转换这一制约空地协同SLAM实现的关键问题展开了研究。考虑到城市环境中道路交通标志的特点,提出了一种基于道路交通标志语义信息的空地视角转换方法。该方法结合空地视角正交的特点对地面视角拍摄的图像进行鸟瞰图转换,从而初步纠正空地视角差异;提出了对语义分割后的图像进行编码与匹配的思路,完成了空地视角间的数据关联;为了解决仅利用道路标志的角点导致匹配特征点对较少的问题,本文使用了点线混合的单应矩阵求解方法,引入了更多特征信息,提高了方法的成功率。最终进行了仿真实验,测试了方法的匹配效果与相对位姿解算精度,验证了方法的可行性。其次,在对多机协同SLAM技术展开研究的基础上,本文设计了一个空地多视角协同SLAM系统。系统将智能体分为子端和中心端,子端运行视觉里程计,中心端进行回环检测,地图融合优化等计算量大的工作。在子端的设计方面,系统对局部地图的大小进行了限制,以支持大范围长时间的算法运行。在中心端的设计方面,系统对不同的情况采取不同的地图融合与优化手段,按照智能体间的视角差异将中心端的地图融合优化模块分成了基于重叠区域检测的相近视角地图融合优化部分和基于视觉标志物检测的空地视角地图融合优化部分,最终得到误差较小的轨迹估计和全局地图。最后,本文进行了数据集测试,验证了系统的精度优于ORB-SLAM2方法,并搭建了城市环境仿真场景,在仿真场景中进行了相近视角协同建图实验和空地视角协同建图实验,验证了本方法具备完成空地多视角协同探测SLAM的能力。
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