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移动机器人单目视觉SLAM中环路闭合检测问题研究

安山  
【摘要】: 移动机器人的同步定位与地图创建(SLAM)是移动机器人领域的核心问题,也是移动机器人实现真正自主运行的重要条件之一。这一问题是指机器人在未知环境中构建地图,同时使用该地图进行定位与导航。当前使用视觉传感器作为主要信息获取来源的SLAM技术,即vSLAM (vision-based SLAM)引起了研究者广泛关注,并且已有很多优秀的研究成果。 移动机器人在地图创建与位姿估计中都会有累积误差存在,这将导致机器人在完成同步定位与地图创建的过程中环路无法闭合,即无法判断是否回到已探索区域,进而妨碍机器人完成SLAM任务。机器人在大规模非结构化环境中运行的环路闭合检测问题目前仍是具有挑战性的问题。本文将对环路闭合检测问题进行深入研究,目标是在图像检索框架下设计视觉系统,实现在线环路闭合检测。完成的主要工作如下:(1)分析了机器人视觉系统中常用的视觉特征及相关应用。重点关注局部特征的提取过程,并以SURF特征为例进行了详细介绍。对多种图像特征进行了实验评估,通过实验说明SURF特征适用于机器人视觉系统。 (2)分析了基于扩展卡尔曼滤波的SLAM方法以及基于粒子滤波的FastSLAM方法的相似与差异,介绍了本文所采用的底层SLAM方法。 (3)在图像检索框架下,设计了一种适于大规模环境的在线环路闭合检测算法。应用机器人运行过程中采集的图像构建自适应词汇树,对树的自适应增长与固定结构树的检索效果进行了比较,尝试采用不同方法去除错误匹配来实现环路闭合检测。在Linux环境下进行了仿真实验,最终实验表明该算法可实现大规模环境下鲁棒的环路闭合检测。


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