基于单目视觉SLAM三维重构的研究

发布时间：2024-05-12 12:09

　　随着社会的高速发展与科学技术的不断进步,人们在生产和生活中对移动机器人的需求也与日俱增,移动机器人技术迈向自主化和智能化这一新阶段。即时定位与构图(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)技术是移动机器人领域亟待解决的关键性技术之一。由于技术的进步使得视觉传感器的成本变得越来越低廉、且应用变得越来越广泛。基于视觉的移动机器人即时定位与构图技术(v SLAM)已经成为国内外研究者广泛关注的问题。尽管许多解决SLAM问题的优秀的方法和产品已经被研究出,但是构建更详细的地图以及估计更精准的相机姿态一直都是SLAM技术所追求的目标,而且视觉SLAM方法面临实时性差、较高的计算花费和昂贵的硬件条件等问题。首先,围绕单目视觉SLAM三维重构问题进行研究。研究工作包括针对现如今优秀的SLAM算法的改进、关键帧剔除算法、直线段提取算法和基于直线段特征的三维重构算法的设计与实现。研究重点是基于ORB-SLAM2与直线段特征的实时半稠密三维重建算法。本文设计了一种新的关键帧剔除算法去除冗余关键帧和一种锚点法来改进关键帧的直线段提取。本文提出一种在单目ORB-S...

【文章页数】：77 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图1.1几个视觉S

湘潭大学学位论文5理，以弥补基于相机的SLAM技术的局限性。它能进行视觉测距、视觉避障、vSLAM定位与环境重建以及人脸、车牌的识别等视觉处理；（c）为扫地机器人，有别与传统的基于超声波雷达的机器人，搭载视觉传感器的机器人能通过采集到的环境的视频信息构建环境更具体的地图，从而可以....

图1.2ORB-SLAM2方法

中各个方法的性能与总体性能。本文还介绍了新搭建的机器人实验平台，在此基础上运行本文提出的SLAM方法，并评估其性能。本文的研究内容及其创新之处如下所示：（一）本文的SLAM方法在单目ORB-SLAM2方法的基础上增加了一个新的线程来重构三维线段。以上的改进方法继承了ORB-SLA....

图2.1SLAM方法模型示意图

湘潭大学学位论文12第2章相关理论本文介绍了与SLAM算法流程中各个阶段的算法最密切的多个算法与理论。通过梳理这些理论才可以更好的使用这些算法。现如今，研究者已提出的视觉SLAM方法是本文改进算法的基础，首先选择一种作为改进算法的最合适原始算法。首先假设可以从SLAM方法获取关键....

图2.2经典视觉SLAM系统流程图

M）。经典的vSLAM系统一般包含前端视觉里程计、后端优化、地图构建和回环检测几个主要部分。自2007年PTAM工作出来之后，现在的SLAM方法大多采用如图2.2所示的并行跟踪（Tracking）和建图（Mapping）框架，前端负责采集传感器数据（RGB图像、深度图、IMU测量....

本文编号：3971307