室内环境下单目ORB-SLAM算法研究

来源 :宁夏大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:lhz19700717
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智能机器人在遮蔽或半遮蔽环境下GPS信号缺失,因此需要通过感知导航算法对自身位置进行判断,即时定位与地图构建算法(SLAM,Simultaneous Localization and Mapping)可以有效地解决对于陌生场景位置感知的问题。视觉SLAM通过摄像头作为传感器,获取到场景的二维图像数据,再根据运动模型与观测模型计算得到位姿变化,将图像中的二维点映射至三维空间得到场景的点云地图,基于点云地图进行定位与导航。本文主要研究工作如下:(1)对ORB-SLAM算法框架进行研究。分别针对SLAM算法的前端、后端、回环检测做出分析,得到其在SLAM算法中的功能,并且分析说明了各个模块对SLAM建图精度、照度鲁棒性等性能指标的影响。(2)针对稀疏特征法SLAM做出分析与改进。特征描述子的选择对视觉SLAM算法具有较大影响。本文针对ORB描述子进行分析,由于其灰度一致性的假设,使得算法运行时不能应对恶劣光照条件,因此算法运行鲁棒性较差。对此,利用HSV空间中H分量的强照度鲁棒性,通过高斯混合模型,计算得到邻域的H分量直方图,继而进行特征点匹配,使得其光照强度鲁棒性提升。(3)对SLAM算法后端的研究方法进行归纳。分别对线性优化算法与非线性优化算法进行分析,对比其优缺点。线性优化算法假设运动状态具有马尔可夫性,即当前状态仅受前一时刻状态的约束,忽略在前一时刻以前的所有状态,因此存在一定误差。基于全局约束的非线性优化算法,考虑全局约束信息,使得优化效果较为精确,但其计算压力较大。对此,通过消元等方式,利用行列式的稀疏性,使得在计算时实时性能有所提升。(4)分析了基于BoW算法回环检测的结构,并提出改进方法。发现在回环检测时,遍历所有历史帧并计算其与当前帧的相似性的回环匹配方法的计算时间效率较低。对此,提出基于场景流聚类算法的回环检测算法:由于场景流内场景帧的BoW相似性符合高斯分布,利用场景流的语义信息将其聚类,使得场景流被分割,得到若干不同的场景。通过ORB描述子高效匹配得到当前帧所属场景,避免冗余回环帧计算,然后在所属场景内通过Dense SIFT描述子精确匹配回环帧,提升回环检测效率与精度。综上,在改进了前端特征匹配与回环检测算法后,本文算法在照度鲁棒性、SLAM建图精度、实时性能方面都取得提升,对SLAM算法的实际应用具有积极意义。
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