面向场景变化的动态自适应同时定位与地图构建

作     者：史殿习 童哲航 杨绍武 张拥军 易晓东 SHI DianXi;TONG ZheHang;YANG ShaoWu;ZHANG YongJun;YI XiaoDong

作者机构：国防科技大学计算机学院长沙410073 军事科学院国防科技创新研究院北京100166 天津(滨海)人工智能军民融合创新中心天津300457 

出 版 物：《中国科学：技术科学》 (Scientia Sinica(Technologica))

年 卷 期：2018年第48卷第12期

页      面：1373-1391页

核心收录：

学科分类：0810[工学-信息与通信工程] 0839[工学-网络空间安全] 080202[工学-机械电子工程] 08[工学] 0804[工学-仪器科学与技术] 0802[工学-机械工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家重点研发计划(编号:2017YFB1001901) 国家自然科学基金(批准号:91648204)资助项目 

主　　题：同时定位与地图构建 场景检测 动态自适应 ROS 

摘      要：在动态变化的复杂环境中,如何使同时定位与地图构建(SLAM)系统根据场景变化持续可靠地进行定位和地图构建,成为其能否走向实际应用的关键所在,也是目前SLAM研究领域中重点研究和待解决的问题之一.针对这一问题,本文提出了一个可扩展的、面向场景变化的同时定位与地图构建框架—SceneSLAM,支持场景检测和SLAM算法的有效复用和自动化调度;根据当前场景检测结果,动态自适应地调用依赖不同传感器数据的SLAM算法,从而提高SLAM系统适应环境变化和持续稳定工作的能力;在SceneSLAM框架基础之上,提出了能够有效检测室内、室外、黑暗场景的场景检测模型,以及应对光线变化的室内、室外场景的动态自适应SLAM模型;在模型切换时自动地进行坐标转换和尺度转换,从而获得具备全局一致性和尺度一致性的定位与地图构建结果.最后,基于ROS平台实现了一个动态适应场景变化的SLAM原型系统,实验中利用Turtlebot机器人,在室内、室外、黑暗场景中进行实验,验证了本文所提出方法的有效性.