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《天津职业技术师范大学》 2019年
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基于嵌入式系统视觉SLAM算法的优化

周明超  
【摘要】:解决机器人在位置环境中的定位问题,是实现机器人智能化中的重要环节。现有嵌入式SLAM(Simultaneous Localization and Mapping,同步定位与地图构建)系统运行时存在实时性差、建图效果差等问题,其原因主要为系统本身对图像处理时间过长或嵌入式硬件性能差导致运算速率太慢,即便是有部分算法能进行嵌入式移植,但也会受到平台的限制,从而导致运行效果很差。针对这一现状,本文对SLAM系统的可视化模块和载入ORB“词典”进行了优化,并构建了以嵌入式开发板TX1为上位机的SLAM系统。因此,本文的研究工作分可为以下三个部分:(1)对视觉SLAM系统的各组成模块进行了研究。视觉里程计方面结合随机采样一致(RANSAC)算法,完成了SURF、SIFT和ORB三种特征点的提取和匹配实验,并进行了对比分析。后端优化方面对比了基于卡尔曼滤波和基于图优化的后端优化方法,并对回环检测中常用的词袋模型进行了研究分析。(2)完整分析了ORB-SLAM2算法的系统框架,并对其中可视化模块和载入ORB“词典”的方式进行了改进。原系统中可视化模块的功能是监测程序的正常运行,其中,分别用以实现地图显示和特征显示功能的库文件Pangolin和OpenCV在运行中消耗了很大的计算资源。针对该不足,本文采用命令端输入功能取代原可视化模块,使程序在正常运行时用命令端口更新关键帧和地图点信息。经过改进,纯文字的输出端口相对于可视化模块减少了运算量,同时监测程序运行的功能仍得以保留。在原系统后端中,ORB字典是以TXT文件的形式进行存储和载入,但此种方式影响了地图构建的效率。因此本文将TXT文件更换为二进制文件,文件所占内存缩小100M,同时闭环检测的速度得到加快,程序初始化的时间也得以缩短。(3)自主设计并搭建了以嵌入式开发板Jetson TX1为上位机的同步定位与地图系统实验机器人平台。对TUM、Kitti和EuRoc数据集进行了对比,在TUM数据集上完成了系统初步测试,并对输出轨迹的误差进行了分析,(TUM数据集是用于测试同步定位与地图构建的数据文件)。最后利用机器人平台进行了实验室环境下的测试实验,得到了真实环境下的运动轨迹,并在PC端完成地图的三维重建,将轨迹和地图与实际运行进行了对比分析。通过以上实验证明搭建的同步定位与地图构建系统能够较好的完成定位以及建图的任务,具有较高的可靠性。
【学位授予单位】:天津职业技术师范大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:TP391.41;TP242

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