【摘 要】
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巡检机器人对室内场景进行自主导航监测时，采用视觉同时定位与地图构建（simultaneous localization and mapping,SLAM）方法构建的三维深度地图存在实时性不高、定位精度下降的问题。对此，提出了一种基于RGB-D相机和优化RTAB-Map（real time appearance based mapping）算法的巡检机器人视觉导航方法。首先，通过重新配置RTAB-M
【基金项目】
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中央引导地方科技发展专项资金项目（桂科ZY19183003）； 广西重点研发计划项目（桂科AB20058001）； 广西科技基地和人才专项（桂科AD19110021）资助；
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巡检机器人对室内场景进行自主导航监测时，采用视觉同时定位与地图构建（simultaneous localization and mapping,SLAM）方法构建的三维深度地图存在实时性不高、定位精度下降的问题。对此，提出了一种基于RGB-D相机和优化RTAB-Map（real time appearance based mapping）算法的巡检机器人视觉导航方法。首先，通过重新配置RTAB-Map点云更新频率，实现算法优化，构建稠密的点云地图后；采用启发式A*算法、动态窗口法（dynamic window approach,DWA）分别制定全局与局部巡检路径，通过自适应蒙特卡罗定位（adaptive Monte Carlo localization,AMCL）方法更新机器人的实时位姿信息，再将搭建好的实体巡检机器人在软件、硬件平台上完成视觉导航测试实验。结果表明：优化后的RTAB-Map算法运行时的内存占比稍有增加，但获得与真实环境一致性更高的三维深度地图，在一定程度上提高视觉导航的准确性与实用性。
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