【摘 要】
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视觉SLAM定位技术被广泛应用于机器人空间定位与导航、无人驾驶与装备制造等领域,是目前各大科研院校的研究热点。在常规可控场景下,传统视觉SLAM算法已经取得了不错的定位效果。但是在低纹理、结构复杂和动态物体等挑战性场景下,传统SLAM算法定位精度将会受到较大的影响。因此如何实现一个能够在上述场景中稳定运行的SLAM系统,仍有许多难点需要克服。针对上述问题,本文通过多特征融合约束,构建在低纹理、结构
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视觉SLAM定位技术被广泛应用于机器人空间定位与导航、无人驾驶与装备制造等领域,是目前各大科研院校的研究热点。在常规可控场景下,传统视觉SLAM算法已经取得了不错的定位效果。但是在低纹理、结构复杂和动态物体等挑战性场景下,传统SLAM算法定位精度将会受到较大的影响。因此如何实现一个能够在上述场景中稳定运行的SLAM系统,仍有许多难点需要克服。针对上述问题,本文通过多特征融合约束,构建在低纹理、结构复杂、动态场景下更为精准的视觉SLAM定位系统。本文主要研究工作包括以下两部分:（1）针对低纹理、复杂结构性场景下,本文提出一种点线特征约束的RGB-D视觉里程计方法。该方法联合点特征的光度误差和线特征的局部梯度适应性误差,构建了一个更加鲁棒的联合误差函数。并利用高斯-牛顿迭代法对联合误差函数进行非线性迭代优化,以获取较为精准的相机运动位姿。（2）针对动态场景,本文在上述点线特征约束的RGB-D视觉里程计基础上,通过深度估计网络P2Net将算法扩展至单目系统。接着,本文构建语义信息和运动一致性检测相结合的动态特征剔除算法,以确保算法在动态物体场景下仍能保持稳健运行。然后,构建基于点线特征的后端优化线程,对估计的相机位姿进行调整以及局部优化。最后,对当前图像帧提取的所有静态直线特征进行三维增量聚类,并利用语义特征进行误差约束,构建一个直线聚类位姿图对定位结果进行优化。本文在公开基准数据集上对所提算法进行验证。实验结果表明本文算法能够提高视觉SLAM定位精度,验证了算法的准确性、有效性和可行性。
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