基于双目视觉的视觉惯性里程计算法改进研究

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同步定位与地图创建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)技术是一项辅助机器人在未知环境中自主定位的核心技术。双目视觉SLAM因其可以计算图像深度信息、尺度漂移小的优点而受到广泛关注。视觉惯性里程计算法通过有效融合相机与IMU传感器测量信息,实现移动机器人在运动过程中精确的位姿估计。针对目前双目视觉惯性里程计算法在光度变化大与低纹理的环境中定位精度不高以及跟踪性能下降等问题,主要通过加入实时光度校准算法和点线特征融合算法进行改进。本文的主要内容和创新点包括以下几个方面:(1)基于实时光度校准的双目视觉惯性里程计算法。针对双目视觉惯性里程计算法在光度变化大的场景中难以有效进行光流跟踪的问题,在前端图像处理部分加入实时光度校准算法。首先介绍相机成像原理,分析影响图像亮度的光度参数,然后对光度参数进行实时校准,最后根据校准后的光度参数校正图像亮度,提高KLT光流跟踪的稳定性。在公开基准数据集中对改进前后算法进行实验分析,实验验证发现,改进后的算法可以提高光流跟踪的鲁棒性,具有更高的定位精度。(2)基于点线特征融合的双目视觉惯性里程计算法。针对双目视觉惯性里程计算法在低纹理场景中难以检测到点特征,从而导致无法利用视觉信息进行位姿估计的问题,构建点线特征融合的双目视觉惯性里程计框架。在前端视觉提取中同时提取点线特征,在后端非线性优化中加入线特征残差,在回环检测模块构建点线特征结合的词袋模型。在公开基准数据集中对改进前后算法进行实验分析,实验验证发现,改进后的算法可以提高双目视觉惯性里程计的定位精度,改善回环召回率。(3)室内外多场景的整体算法实验。搭建实验所需的移动机器人硬件平台和数据处理软件平台,对双目相机和IMU进行联合标定并验证标定结果的有效性,使用移动机器人平台在园区内录制多个场景数据集,包括直线场景、环形场景和大绕环场景。在室内外多个场景数据集中对整体算法进行综合实验,根据实验结果进行对比分析,实验结果证明整体算法在保证实时性的同时具有更高的定位精度与鲁棒性,算法的局部改进对整体误差校正有叠加效果。
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