【摘 要】
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定位、建图与导航是移动机器人实现自主移动性的三大关键技术,而同时定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）技术又是移动机器人导航、任务规划等应用研究的基础,是实现机器人自主性的前提。当前主流的SLAM方法分为激光SLAM和视觉SLAM,视觉传感器凭借价格低廉、体积紧凑且可以获取丰富场景信息的优势,使得视觉SLAM逐渐成为SLAM领域研究的
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定位、建图与导航是移动机器人实现自主移动性的三大关键技术,而同时定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）技术又是移动机器人导航、任务规划等应用研究的基础,是实现机器人自主性的前提。当前主流的SLAM方法分为激光SLAM和视觉SLAM,视觉传感器凭借价格低廉、体积紧凑且可以获取丰富场景信息的优势,使得视觉SLAM逐渐成为SLAM领域研究的热点。以ORB-SLAM2为代表的传统基于点特征的视觉SLAM在实际应用中仍存在定位精度不高、不能直接用于导航的缺点,为了提高视觉SLAM定位与建图的精度以及鲁棒性,本文在ORB-SLAM2的基础上,提出了一些改进方案,同时在ROS（Robot Operating System）中搭建了一套基于视觉SLAM的移动机器人自主导航系统。本文研究工作如下:（1）建立了基于点-线特征的双目视觉SLAM系统。针对基于点特征视觉SLAM方法在低纹理场景下定位精度低的缺点,在点特征视觉SLAM的基础上提出了一种融合点线特征的双目视觉SLAM方法,解决了在低纹理场景中因点特征的缺失导致的相机定位精度下降的问题。在完成不同帧图像间特征匹配后,通过最小化点线特征的重投影误差来估计相机的运动,最终的实验证明了融合点线特征的位姿估计方法在大部分数据集序列上的定位精度高于基于点特征的视觉定位方法。（2）提出了一种融合轮式编码器与双目视觉的定位方法。为了解决纯视觉SLAM在实际运行中对环境、光照及速度敏感的缺点,提出了基于图优化模型的轮式编码器与双目视觉融合的定位方法。利用轮式编码器能够提供短时间内高精度定位的特点,将短时间内机器人坐标系下约束转换到相机坐标系下用以辅助视觉特征跟踪和约束两时刻下的相机位姿,结合特征的重投影误差一起估计相机的运动,进一步提高了定位与建图的精度与鲁棒性。（3）实现了移动机器人在未知场景中基于视觉SLAM的自主导航。利用改进后的视觉SLAM算法结合深度相机同时构建了用于场景重定位的特征地图以及用于路径规划的占据栅格地图,在加载特征地图后通过特征匹配完成了机器人在场景中的重定位,进而利用路径规划算法完成机器人从当前位置至目标位置的路径规划。最终在机器人平台上验证了占据栅格地图构建以及自主导航系统的可行性。
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