多双目视觉SLAM在移动机器人上的应用研究
文献类型：学位论文
| 作者 | 刘贵涛
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| 答辩日期 | 2021-11-04 |
| 授予单位 | 中国科学院沈阳自动化研究所 |
| 授予地点 | 沈阳 |
| 导师 | 张雷 |
| 关键词 | 多相机 SLAM 移动机器人 图模型 外参标定 |
| 学位名称 | 专业学位硕士 |
| 学位专业 | 机械工程 |
| 其他题名 | Applied Research of Multiple Stereo Camera Visual SLAM in Mobile Robot |
| 英文摘要 | 近几年，随着相关技术的进步，自主移动机器人进入到了一个快速发展的阶 段。作为自主移动机器人的核心技术，SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）已经成为人工智能领域中一颗熠熠生辉的明星，受到了学术界和工业界的 共同瞩目。 SLAM 按照传感器可以分为激光 SLAM 和视觉 SLAM。其中，视觉 SLAM 因成 本低廉、获取信息丰富等优点，已经成为了近几年的研究热点。但是，主流的单 目、双目和 RGB-D 相机存在视角单一、只能观察一个方向的缺点。如果该视角方向 上的场景没有足够的纹理信息或者相机被物体遮挡住，视觉 SLAM 将会存在定位失 败的风险。本课题针对上述单个相机视角下移动机器人无法有效定位的问题，提出 了一种新颖的多传感器融合方案，多个无共视的双目相机紧耦合定位建图。论文围 绕着以下三部分进行了无共视多双目视觉 SLAM 系统的研究：无共视多双目相机的 外参标定、多双目视觉 SLAM 系统前端跟踪线程的构建和多双目视觉 SLAM 系统的 后端建图优化线程的构建。 本文首先对视觉 SLAM 和多目视觉 SLAM 的发展现状进行了概述，强调了多目 视觉 SLAM 研究的重要性；然后，第二章对必要的视觉 SLAM 理论基础知识进行了 介绍；第三、四、五章分别围绕无共视多双目相机的外参标定、多双目视觉 SLAM 前端定位线程的构建和多双目视觉 SLAM 的后端建图优化线程的构建展开了研究； 下面分别对第三、四、五章的研究内容进行详细介绍： （1）提出了一种基于双目 SLAM 的无共视多双目相机的外参标定算法。该算法 利用两个相机相似位姿处的共视，完成了两个相机的外参标定。只有明确了多双目 相机的外参，才能建立多个双目相机紧耦合的优化方程。所以，该外参标定算法是 构建多双目视觉 SLAM 系统的基础。相机外参实验证明该外参标定算法可以得到较 为精确的标定结果。 （2）对提出的多双目 SLAM 系统的位姿跟踪进行了详细的阐述。前端跟踪线程 通过帧间匹配和局部地图匹配，完成了对多双目相机系统的初定位。弱纹理实验证 明该多双目视觉 SLAM 系统可以有效应对弱纹理问题；相机遮挡实验证明该多双目视觉 SLAM 系统在某个相机被遮挡的情况下，仍然可以定位；实时性实验表明该多 双目 SLAM 系统满足移动机器人的实时性要求。 （3）对提出的多双目 SLAM 系统的地图优化进行了详细的阐述。后端建图线程 构建了以关键帧和地图点位置为优化顶点的图模型，使用列文伯格-马夸尔特算法进 行优化；另外严格筛选 3D 地图特征点，保障地图中 3D 地图特征点的高质量，减轻 处理器运行时的内存压力。实验表明，经建图线程优化后的多双目视觉 SLAM 系统 比优化前的定位精度更高，更适用于较大场景。 |
| 语种 | 中文 |
| 产权排序 | 1 |
| 页码 | 66页 |
| 源URL | [http://ir.sia.cn/handle/173321/30058]  |
| 专题 | 沈阳自动化研究所_其他 |
| 作者单位 | 中国科学院沈阳自动化研究所 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 刘贵涛. 多双目视觉SLAM在移动机器人上的应用研究[D]. 沈阳. 中国科学院沈阳自动化研究所. 2021. |
入库方式： OAI收割
来源：沈阳自动化研究所
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