【摘 要】
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随着智能机器人技术的不断进步以及煤炭工业生产力的不断提升,煤矿开采向着无人化、智能化方向发展。其中,自主定位、实时建图能力是煤矿井下移动机器人智能化程度评价的重要指标。基于视觉传感器的定位建图技术由于其成本低、信息丰富的优点,逐渐成为了目前的研究热点,视觉实时定位与建图（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）技术是其中的关键。相比单目和双目相机,深度
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随着智能机器人技术的不断进步以及煤炭工业生产力的不断提升,煤矿开采向着无人化、智能化方向发展。其中,自主定位、实时建图能力是煤矿井下移动机器人智能化程度评价的重要指标。基于视觉传感器的定位建图技术由于其成本低、信息丰富的优点,逐渐成为了目前的研究热点,视觉实时定位与建图（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）技术是其中的关键。相比单目和双目相机,深度相机具有主动测距的功能,较适用于煤矿井下巷道的特殊环境。本文基于深度相机SLAM技术对煤矿环境下的机器人视觉定位建图开展研究,具体研究内容如下:（1）煤矿井下复杂的环境,会对机器人视觉系统产生不利影响。井下开采过程中产生的大量粉尘及水雾,导致图像失真;巷道中的人工照明亮度不足且光照不均,使得图像昏暗且特征点过于集中。井下图像质量较差影响了特征匹配的精度,进而造成视觉传感器跟踪偏移和丢失。针对此,本文在视觉里程计部分设计了图像快速去雾算法和直方图均衡算法来提高图像质量,利用四叉树快速旋转不变（Oriented FAST and Rotated BRIEF,ORB）算法和改进的网格运动一致性算法对图像进行特征提取与匹配,获得更加均匀和精确的匹配效果。实验表明,与传统的ORB算法相比,本文算法特征点均匀度得到了显著提升,匹配准确度约提升了 22.4%。（2）机器人在运动过程中不可避免地会出现轨迹误差的累积。针对此,本文研究了基于词袋模型的机器人轨迹回环检测和基于位姿图的机器人位姿全局优化,构建煤矿井下环境的点云地图和八叉树地图。通过公开数据集实验和煤矿环境实验对优化后位姿的进行精度评价。实验表明,改进后的机器人视觉SLAM系统在大场景和明暗变化明显的数据集中表现良好,在煤矿环境中的定位精度约提高了 8.9%。
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