【摘 要】
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国家工业信息的发展对机器人的导航和定位提出了越来越高的要求,视觉SLAM技术作为一种低成本,环境适应力强的定位导航技术,能在工业场景发挥越来越大的作用。尽管SLAM技术在近些年取得了较大的发展,但其仍然存在较多的问题,例如在低纹理环境中,难以提取足够的特征进行匹配;在机器人运动较快时,容易发生跟踪丢失;在外部环境的光照以及天气发生变化时,传统SLAM会受到极大的影响。这些缺点决定了传统的视觉SLA
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国家工业信息的发展对机器人的导航和定位提出了越来越高的要求,视觉SLAM技术作为一种低成本,环境适应力强的定位导航技术,能在工业场景发挥越来越大的作用。尽管SLAM技术在近些年取得了较大的发展,但其仍然存在较多的问题,例如在低纹理环境中,难以提取足够的特征进行匹配;在机器人运动较快时,容易发生跟踪丢失;在外部环境的光照以及天气发生变化时,传统SLAM会受到极大的影响。这些缺点决定了传统的视觉SLAM技术无法应用于复杂的工业场景。相对的,深度神经网络在许多计算机视觉领域取得了远超传统方法的进步。结合深度神经网络,可以增强SLAM特征关联的能力,提高SLAM系统的精度。以此为背景,本文利用深度学习方法解决SLAM系统中的特征提取和匹配问题。视觉SLAM的主要组成包括前端,后端,闭环优化,地图生成等。传统的基于特征匹配的SLAM系统在前端部分很依赖特征的提取和匹配,本文通过神经网络,学习特征的提取和匹配,可以直接用于SLAM系统,提升了SLAM系统的鲁棒性和适应性。本文的主要研究内容如下:（1）针对特征匹配精度不高的问题,提出使用图卷积神经网络结合最优传输理论获得全局最优解的方法。该方法输入特征和描述子,首先在网络内部将两部分编码为一个向量,然后利用注意力机制增强该向量的特征匹配性能,最后利用最优传输理论解算出全局最优匹配矩阵。（2）针对工厂环境特征缺乏不变性的问题,提出了一种利用多分支网络同时提取关键点和线段的方法。方法首先利用主干网络提取输入图像的特征图,之后分别利用点提取网络,线提取网络以及描述子提取网络得到关键点集合,线段集合和描述子张量,最后利用插值方法获得关键点描述子以及线段描述子。（3）开发了基于Unity3D的石油站场仿真系统。系统提供了接近真实环境的模型和光照条件,具有使机器人模型自动巡检和手动巡检的功能,方便SLAM系统在虚拟石油站场环境中运行与测试。本文基于该仿真系统检验了SLAM系统在仿真石油站场的工作状态,验证了SLAM系统可以适应复杂的石油站场环境。
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