室内动态场景下基于VIO的SLAM算法研究

来源 :哈尔滨工业大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:xuthusboy
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随着近年来科学技术的不断发展,智能机器人从工业领域走进了人们的日常生活。由于智能机器人的应用场景日趋复杂化与非结构化,相关技术已成为世界各国试图抢占的科技高地,其中,室内服务机器人已成为国内外最活跃的机器人研究方向之一。目前的服务机器人在现实场景下存在自主性低下等问题,原因在于当前工作大多数以静态的环境作为背景假设,从而使得系统无法在动态场景下稳定、高效运行。本文目标旨在改进室内动态场景下SLAM系统的准确性和稳定性,主要有以下几方面工作:介绍并讨论了3种经典图像特征匹配算法的优劣,提出一种基于网格的鲁棒特征匹配方法,对该方法做了详尽介绍。通过实验证明,相比于ORB,该法在匹配准确率方面更有优势,能对场景中动态物体所引发的错误匹配进行更有效淘汰,提升了动态场景下的鲁棒性和准确性。分析了ORB-SLAM2原理。在其前端里程计无法在动态环境下稳定有效运行的背景下,将基于网格的特征匹配方法结合到ORB-SLAM一起。使用对比实验结果可以说明,相比之下新的算法提高了系统的运行精度。。推演并设计了基于VIO的预积分和紧耦合算法。研究了单目相机与IMU融合的方法,基于单目相机初始化流程过于繁琐的背景下,引出一种使用RGBD视觉传感器融合IMU作为前端的方法,显著提升了系统初始化的效率,增强了系统自主运行的能力。在室内动态场景进行实物实验。将改进后的ORB-SLAM2算法与基于RGBD融合IMU的算法在相同室内环境中进行对比实验,将不同算法分别在静止、缓慢移动与小范围回环移动时的效果进行测试。实验结果表明该基于VIO的SLAM算法可以在多个室内动态场景下能够稳定运行。
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