基于视觉SLAM的三维地图构建及其应用

发布时间：2020-04-16 18:31

【摘要】：同时定位与建图(SLAM)对机器人实现自主导航任务有重要的研究意义。本文在基于视觉SLAM的三维地图构建及应用方面做的研究如下:针对目前在移动机器人领域主要构建二维地图,无法在复杂的室内场景下获取比如门、桌子、椅子、线缆等物体的三维信息,进而影响导航任务的问题,本文采用RGB-D SLAM估测机器人位姿的同时构建出周围环境的OctoMap地图。针对原始的OctoMap地图中由于噪声等因素的影响存在离群点的问题,本文提出基于K-最近邻和高斯分布的离群点剔除算法剔除地图中的离群点,从而构建出更加精确的OctoMap地图,为机器人的精确导航奠定基础。本文用TurtleBot机器人在实验室和走廊环境中使用提出的基于K-最近邻和高斯分布的离群点剔除算法构建出OctoMap地图,与原始算法构建的OctoMap地图相比,本文算法可以有效剔除影响导航任务的离群点,得到更加精确的OctoMap 地图。针对经典的单目SLAM方案:ORB-SLAM,在构建三维点云地图过程中通过直接线性三角化算法求取地图点不够精确的问题,本文提出使用迭代三角化算法,求取出更加精确的地图点,从而为ORB-SLAM建立更加精确的地图以及应用于机器人的三维导航奠定基础。实验采用TUM和KITTI数据集,基于ORB-SLAM使用本文迭代三角化算法求取出的地图点,与直接线性三角化算法求取结果相比,获得的地图点的重投影误差更小。此外在实验室场景用OptiTrack系统记录了单目相机的真实轨迹和静态标记点的真实位置,将本文算法和原始算法估测出的地图点的三维坐标和OptiTrack系统记录的真实坐标进行对比,进一步证明了本文提出的迭代三角化算法估计出的地图点位置误差更小,地图点更加精确。
【图文】：

地图,相关技术,领域,无人驾驶

景进行选择。逡逑１．３邋ＳＬＡＭ在机器人领域的应用现状逡逑如图１．２所示，ＳＬＡＭ技术在智能家居、救援、军事、海底探测、无人驾驶、逡逑无人机、ＡＲ等领域己经得到了广泛应用，尤其是近年来视觉ＳＬＡＭ在移动机器逡逑人、无人驾驶领域可谓如沐春风。逡逑海底勘探％５８安保巡检逡逑军事酿髓逡逑ＡＲ逦无人机逡逑＜邋１逡逑图１．２邋ＳＬＡＭ及相关技术的应用领域逡逑扫地机器人近年受到了市场的认可，其成功离不开ＳＬＡＭ的发展。图１．３逡逑所示的扫地机器人，使用普通的单目相机作为传感器，通过视觉ＳＬＡＭ算法实逡逑时定位，并精确地绘制室内地图，规划出清扫或充电的最优路径，，然后根据地图逡逑实时进行定位，完成整个清扫任务，从而解放人力。逡逑４逡逑

机器人

谷歌公司是最早开展无人驾驶的公司之一，也是目前全球无人驾驶的领军逡逑者。图１．５的谷歌无人车使用了融合激光雷达和视觉信息的ＳＬＡＭ方法，能够实逡逑时生成周围环境的地图信息，并结合ＧＰＳ－惯性导航系统，在整个无人驾驶过程逡逑中实现精准定位。值得一提的是，Ｇｏｏｇｌｅ开源了邋Ｃａｒｔｏｇｒａｐｈｅｒ的ＳＬＡＭ库以及逡逑相关的Ｌｉｄａｒ和ＩＭＵ数据。Ｃａｒｔｏｇｒａｐｈｅｒ融合了激光、相机、惯性元件等多种传逡逑感器的信息，从而可以迅速精确地构建出周围的环境，实现精确定位。谷歌的无逡逑人驾驶发展迅速，截止２０１８年１０月，谷歌无人车己经成功完成了邋１０００万英里逡逑
【学位授予单位】：杭州电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP242;P283

【参考文献】