【摘 要】
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近年来,国家鼓励工业、医疗、教育、娱乐等行业与VR/AR、机器人等技术相结合发展,而SLAM作为上述产业的核心技术在快速发展的同时也面临着许多挑战。其中,系统实时性问题、动态环境下的建图准确性问题和单个传感器导致系统使用场景受限等问题成为了目前领域内的研究热点。针对以上问题,本文研究并实现了一种基于视觉、惯性测量单元和激光雷达的多传感器SLAM系统,该系统不但能够实现动态环境下的高效建图与定位,而
【基金项目】
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陕西省工业领域重点研发计划（No.2022GY-118）； 西安市创新能力增强基地规划与先进制造技术攻关项目（No.021JH-06-0069）；
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近年来,国家鼓励工业、医疗、教育、娱乐等行业与VR/AR、机器人等技术相结合发展,而SLAM作为上述产业的核心技术在快速发展的同时也面临着许多挑战。其中,系统实时性问题、动态环境下的建图准确性问题和单个传感器导致系统使用场景受限等问题成为了目前领域内的研究热点。针对以上问题,本文研究并实现了一种基于视觉、惯性测量单元和激光雷达的多传感器SLAM系统,该系统不但能够实现动态环境下的高效建图与定位,而且能够在视觉失效场景中提供可靠的位姿信息。论文的主要研究内容包括:（1）基于深度相机、惯性测量单元、激光雷达等传感器搭建了多传感器硬件平台,为后续理论研究提供了实验基础。该平台适用于室内外环境,且能够安装至多种机器人平台,具有良好的移植特性。（2）针对SLAM系统中特征提取与单词转换耗时较长所导致的系统实时性问题,本文提出了一种特征处理与位姿计算并行的方案,该方案通过使用特征处理线程来完成特征点提取与词袋模型单词转换实现帧对象的创建。实验结果表明,本文提出的并行计算方案能够将SLAM系统实时性提高约30%。（3）针对前端框架难以充分利用帧间匹配信息进行位姿计算的问题,本文采用一种以帧和局部地图匹配为主的位姿计算框架,降低了由于帧间匹配不合格导致跟踪失败的概率,并结合惯性测量单元提高系统的鲁棒性。实验表明,经过局部地图优化的轨迹精度的均方根误差可达2cm。（4）针对存在动态物体环境下SLAM系统建图不准确的问题,本文引入了YOLOV5目标检测算法对动态物体检测框内的特征点和点云进行剔除处理。实验结果表明,本文提出的方法较好的实现了具有动态物体的环境建图。（5）考虑到无光照、弱纹理等视觉方法失效区域的SLAM应用场景需求,本文参考实时Livox激光里程计与建图系统的思路设计了激光里程计搭建方案,并结合视觉惯性里程计实现了位姿维护,有效拓宽了SLAM系统的应用场景,提高了SLAM技术的实用价值。
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