【摘 要】
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同时定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）技术是机器人实现自主移动的重要部分,可以解决移动机器人在未知空间中定位与建图的问题。基于RGB-D的视觉SLAM由于其成本低,且可以同时感知颜色信息和空间深度信息,受到广泛关注。当前视觉SLAM系统在理想环境下已经较为成熟,然而在实际的应用中存在两个较突出的问题。一是视觉SLAM在复杂光照引起
【基金项目】
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广西八桂学者专项基金（2019A08）；
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同时定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）技术是机器人实现自主移动的重要部分,可以解决移动机器人在未知空间中定位与建图的问题。基于RGB-D的视觉SLAM由于其成本低,且可以同时感知颜色信息和空间深度信息,受到广泛关注。当前视觉SLAM系统在理想环境下已经较为成熟,然而在实际的应用中存在两个较突出的问题。一是视觉SLAM在复杂光照引起的阴影环境下算法的鲁棒性不强。二是在特定的场景下累积漂移问题无法解决。为此,本文重点就以下问题开展研究:（1）针对环境中光线遮挡造成的图像阴影问题,提出一种基于多尺度超像素融合的阴影检测算法,并基于该算法改进SLAM前端视觉里程计算法。首先从输入的RGB和深度信息中估算出图像的阴影模板。然后对受阴影影响的图像特征点提出基于阴影模板的异常特征点剔除算法,消除阴影边缘以及内部的异常特征点,降低阴影对图像帧匹配的影响,保证在阴影环境中视觉里程计估计的准确性。从而解决了视觉SLAM系统在阴影环境下鲁棒性不强的问题。（2）针对视觉SLAM累积漂移问题,在传统基于位姿图的后端优化算法基础上,加入室内定位系统（Indoor Positioning System,IPS）进行定位约束。本文使用MarvelMind作为IPS传感器。在改进的后端优化算法中,提出了异常值剔除算法去除IPS获取的定位异常信息。本文提出的融合IPS的后端优化算法可以保证位姿估计的全局一致性,消除累积误差,也可以解决IPS消息发布频率低导致无法实时定位的问题。（3）搭建移动机器人硬件与软件平台,将改进的视觉SLAM前端和后端算法移植到该平台上。基于该平台验证本文算法的有效性,并最终实现了室内三维点云地图的重建。
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