【摘 要】
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同时定位与建图（Simultaneous Localization and Mapping,简称SLAM）算法赋予机器人在未知环境下进行自主定位和建图的能力,是实现移动机器人完全自主控制和真正智能化的关键算法之一。随着移动机器人技术的发展与进步,SLAM算法也被广泛应用于自动驾驶、虚拟现实、环境勘探、灾情救援、仓储物流等领域。由于单目相机具有价格低廉、结构简单、易于部署等独特优势,采用其作为传感器
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同时定位与建图（Simultaneous Localization and Mapping,简称SLAM）算法赋予机器人在未知环境下进行自主定位和建图的能力,是实现移动机器人完全自主控制和真正智能化的关键算法之一。随着移动机器人技术的发展与进步,SLAM算法也被广泛应用于自动驾驶、虚拟现实、环境勘探、灾情救援、仓储物流等领域。由于单目相机具有价格低廉、结构简单、易于部署等独特优势,采用其作为传感器的单目视觉SLAM算法受到了国内外学者的广泛关注。传统单目视觉SLAM算法基于空间几何关系建立模型,通过滤波或图优化的方式求解机器人位姿与环境地图,在理想环境下表现优异。然而由于真实环境中存在着运动物体和稀疏纹理等难以建模的复杂情况,这些方法依然无法落地形成成熟的应用。近年来随着深度学习技术的迅速发展,基于深度学习的自监督深度估计方法逐渐受到人们的关注。借助神经网络强大的特征提取能力,这些方法能够在运动物体和稀疏纹理等困难场景中直接从单张图像中恢复深度信息。因此,如何利用自监督深度估计方法提升视觉SLAM算法的估计精度成为了当前最前沿的研究热点之一。在以上背景下,本文围绕深度估计模型与传统视觉SLAM算法的融合策略展开研究。概括起来,本文的工作主要包括以下三个方面:一、通过深入分析现有的自监督深度估计流程,阐明了错误的深度估计结果会对模型收敛造成不利影响。在此基础上,提出了基于教师-学生架构的深度估计自提升框架。在该框架中,教师模型与学生模型通过互相迭代的方式提升在深度估计与不确定性任务中的性能表现。经过训练,学生模型能够在预测图像深度的同时输出对应的深度不确定性,为下游应用表明深度估计结果的可信程度。二、指出了深度估计模型与传统视觉SLAM算法ORB-SLAM3之间存在的尺度不一致问题,并提出了一种特殊的尺度对齐策略。该策略通过修改基线长度得到合理的虚拟双目坐标。更进一步的,考虑到深度不确定性反映了深度估计结果的准确程度,本文将深度不确定性作为自适应权重加入到后端优化的协方差矩阵中,提出了一种基于深度不确定性的伪RGB-D视觉SLAM算法。三、本文基于以上研究成果,将自提升深度估计框架和基于深度不确定性的伪RGB-D视觉SLAM算法进行有机融合,设计并实现了一个基于深度学习的视觉SLAM原型系统。通过阐明该原型系统的整体架构与内部实现流程,为单目视觉SLAM算法的落地提供助力。
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