【摘 要】
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SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术作为一种切实可行的机器人定位与建图技术,能使机器人快速熟悉周围的环境,有助于实现机器人的自主化和智能化。单目摄像头由于其采集的数据量较小、安装方便、价格低廉等优点,被广泛应用在视觉SLAM中。但是,单目摄像头无法获得图像中像素点的深度,而目前的深度估计方法普遍存在计算量大,推理时间长的问题;同时ORB（Ori
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SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术作为一种切实可行的机器人定位与建图技术,能使机器人快速熟悉周围的环境,有助于实现机器人的自主化和智能化。单目摄像头由于其采集的数据量较小、安装方便、价格低廉等优点,被广泛应用在视觉SLAM中。但是,单目摄像头无法获得图像中像素点的深度,而目前的深度估计方法普遍存在计算量大,推理时间长的问题;同时ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）特征点对光照变化大的环境适应性差,导致算法的鲁棒性较差。本文参考ORB-SLAM2算法框架,设计了基于ORB特征的单目视觉SLAM算法,同时针对单目图像深度的估计和ORB特征提取算法对单目视觉SLAM性能的影响展开进一步研究。（1）本文针对目前单目摄像头无法直接获得像素深度的问题,通过参考目前广泛使用的深度学习方法,设计一种基于多尺度特征融合的快速单目图像深度估计网络。将轻量型网络Ghost Net运用到单目图像深度估计网络的编码网络中,提高网络的编码速度;采用反卷积和双线性插值设计解码网络,并通过跨层连接将编码网络的特征与解码网络的特征融合增强深度图中物体的边缘细节。将此网络融入到单目视觉SLAM的初始化中去,设计基于CNN（Convolutional Neural Network）深度估计的单目视觉SLAM算法并进行实验,实验结果表明,基于CNN深度估计的单目视觉SLAM算法初始化速度变快,相机轨迹的精度也有所提升。（2）针对ORB特征提取算法对光照强度变化大的环境适应性较差的问题,利用基于局部灰度自适应阈值算法计算ORB特征提取算法中的阈值,提高ORB特征提取算法的鲁棒性。基于改进后的ORB特征提取算法设计了视觉里程计,在结合CNN深度估计网络设计了基于ORB特征的单目视觉SLAM算法。经过实验验证,本文设计的基于ORB特征的单目视觉SLAM算法在精度上要略优于ORB-SLAM2。
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