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面向室内动态环境的半直接法RGB-D SLAM算法

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机器人 2019年第3期41卷 372-383页

作者：高成强张云洲王晓哲邓毅姜浩东北大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110819 东北大学机器人科学与工程学院辽宁沈阳110819

为了解决室内动态环境下移动机器人的准确定位问题,提出了一种融合运动检测算法的半直接法RGB-D视觉SLAM(同时定位与地图创建)算法,它由运动检测、相机位姿估计、基于TSDF (truncated signed distance function)模型的稠密地图构建3个... 详细信息

为了解决室内动态环境下移动机器人的准确定位问题,提出了一种融合运动检测算法的半直接法RGB-D视觉SLAM(同时定位与地图创建)算法,它由运动检测、相机位姿估计、基于TSDF (truncated signed distance function)模型的稠密地图构建3个步骤组成.首先,通过最小化图像光度误差,利用稀疏图像对齐算法实现对相机位姿的初步估计.然后,使用视觉里程计的位姿估计对图像进行运动补偿,建立基于图像块实时更新的高斯模型,依据方差变化分割出图像中的运动物体,进而剔除投影在图像运动区域的局部地图点,通过最小化重投影误差对相机位姿进行进一步优化,提升相机位姿估计精度.最后,使用相机位姿和RGB-D相机图像信息构建TSDF稠密地图,利用图像运动检测结果和地图体素块的颜色变化,完成地图在动态环境下的实时更新.实验结果表明,在室内动态环境下,本文算法能够有效提高相机位姿估计精度,实现稠密地图的实时更新,在提升系统鲁棒性的同时也提升了环境重构的准确性.

关键词：动态环境视觉SLAM(同时定位与地图创建) 半直接法 TSDF(truncated signed distance function)模型稠密地图

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基于半直接法的高度激光里程计

应用科技 2023年第5期50卷 1-7页

作者：高珂肖辉勇姜宇凡李琼峰杨济源王斐东北大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110819 湖南柿竹园有色金属有限责任公司湖南郴州423037 西北工业大学玛丽女王工程学院陕西西安710129 东北大学机器人工程学院辽宁沈阳110819

针对同步定位与建图(simultaneous localization and mapping,SLAM)在户外环境中定位与建图鲁棒性、准确性不足的问题,提出了一种基于半直接法的高度激光里程计(height laser odometer based on semi-direct method,SLO)。与现有的激光... 详细信息

针对同步定位与建图(simultaneous localization and mapping,SLAM)在户外环境中定位与建图鲁棒性、准确性不足的问题,提出了一种基于半直接法的高度激光里程计(height laser odometer based on semi-direct method,SLO)。与现有的激光里程计算法相比,该方法避免了三维点云的显式计算,主动对三维点进行降维处理生成图片,避免了三角测量误差和单目视觉SLAM中的尺度不确定性和尺度漂移问题。在高度图的基础上结合了直接方法和间接方法,使得系统在使用迭代最近点算法(iterative closest point,ICP)进行帧间匹配时更稳定、更轻便并且计算量小。高度图的使用弥补了直接方法的灰度不变性假设的缺点,并减少了照明的影响。在KITTI数据集和井下作业自动导向车(automated guided vehicle,AGV)平台上的实验结果表明,本文提出的方法有较高的鲁棒性与准确性。

关键词：激光里程计高度图半直接法激光SLAM 单目视觉迭代最近点算法三维点云自动导向车

基于半直接法SLAM的大场景稠密三维重建系统

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模式识别与人工智能 2018年第5期31卷 477-484页

作者：徐浩楠余雷费树岷苏州大学机电工程学院苏州215021 东南大学自动化学院南京210096

当前三维重建系统大多基于特征点法和直接法的同时定位与地图重建(SLAM)系统,特征点法SLAM难以在特征点缺失的地方具有较好的重建结果,直接法SLAM在相机运动过快时难以进行位姿估计,从而造成重建效果不理想.针对上述问题,文中提出基于... 详细信息

当前三维重建系统大多基于特征点法和直接法的同时定位与地图重建(SLAM)系统,特征点法SLAM难以在特征点缺失的地方具有较好的重建结果,直接法SLAM在相机运动过快时难以进行位姿估计,从而造成重建效果不理想.针对上述问题,文中提出基于半直接法SLAM的大场景稠密三维重建系统.通过深度相机(RGB-D相机)扫描,在特征点丰富的区域使用特征点法进行相机位姿估计,在特征点缺失区域使用直接法进行位姿估计,减小光度误差,优化相机位姿.然后使用优化后较准确的相机位姿进行地图构建,采用面元模型,应用构建变形图的方法进行点云的位姿估计和融合,最终获得较理想的三维重建模型.实验表明,文中系统可适用于各个场合的三维重建,得到较理想的三维重建模型.

关键词：同时定位与地图重建(SLAM) 深度相机光束法平差半直接法

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动态场景下结合语义的半直接法视觉里程计

计算机应用研究 2021年第3期38卷 941-945页

作者：梁鸿陈俊熹李丽华何啸峰陈灵娜南华大学计算机学院湖南衡阳421001 南华大学附属南华医院湖南衡阳421000

针对传统视觉里程计方法在动态环境中跟踪效果差、容易失效的问题,提出了一种适用于动态场景下融合语义的半直接法视觉里程计,主要由语义分割、位姿跟踪和地图管理三部分组成。首先,使用语义分割网络Mask R-CNN对每一帧图像进行语义分割... 详细信息

针对传统视觉里程计方法在动态环境中跟踪效果差、容易失效的问题,提出了一种适用于动态场景下融合语义的半直接法视觉里程计,主要由语义分割、位姿跟踪和地图管理三部分组成。首先,使用语义分割网络Mask R-CNN对每一帧图像进行语义分割,得到语义分割二值图,结合语义先验信息删除动态特征;然后,利用静态部分特征进行帧间对齐和特征匹配完成位姿跟踪;最后,通过筛选关键帧和更新3D点深度对地图更新,并利用光束平差算法对局部地图的位姿和3D点进行优化。在公共数据集TUM RGB-D的动态序列集上的实验结果表明,该方法与ORB-SLAM2、OpenVSLAM相比,其跟踪误差分别减少了68%和72%,验证了该方法在动态场景中位姿跟踪的准确性。

关键词：视觉里程计深度学习语义分割半直接法动态环境

基于半直接法的室内移动机器人同时定位与建图

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基于半直接法的室内移动机器人同时定位与建图

作者：许贵亮哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

随着室内移动机器人的研究发展,扫地机器人等在我们日常生活中的应用越来越普及,对机器人的定位和建图的精度要求也越来越高。如何让移动机器人在室内环境下定位与建图更加精确,误差更小是我们不得不面临的一个问题,同时增加机器人系统... 详细信息

随着室内移动机器人的研究发展,扫地机器人等在我们日常生活中的应用越来越普及,对机器人的定位和建图的精度要求也越来越高。如何让移动机器人在室内环境下定位与建图更加精确,误差更小是我们不得不面临的一个问题,同时增加机器人系统在复杂极端场景下的鲁棒性也尤为重要。本文提出了一个基于深度相机的半直接法视觉SLAM系统,主要研究内容分为以下几个部分:首先,介绍所使用的深度相机的标准针孔投影模型,并在考虑相机畸变因素的情况下对相机进行标定。然后描述了刚体三维欧氏运动变换模型,并引入李代数表示位姿。建立视觉SLAM系统在连续时间状态下的数学运动模型,用概率的方法描述了系统变量的不确定性。其次,分别详细研究了基于特征方法和直接法的视觉里程计位姿估计,并对它们的优缺点进行了分析。介绍了SVO算法,基于它的思想,本文提出了一种新的基于半直接法的深度视觉里程计方法。该方法继承了特征点法和直接法的特点,采用直接跟踪深度相机采集的图像,最小化所提出的加权误差函数来求解相机的初始位姿估计,该函数同时考虑了灰度误差和深度误差。其次通过最小化重投影误差来优化位姿,并选取关键帧构建局部地图增加约束条件,使得相机的位姿估计更加精确。再次,在设计的半直接法的深度视觉里程计的基础上进一步优化系统的性能。针对本文算法在动态场景下的轨迹误差较大的问题,通过在视觉里程计前端增加了一种改进的运动对象分割方法对图像帧进行动态场景处理,剔除运动物体的影响,增加系统在动态场景下的系统鲁棒性。为了减少长时间运动导致的累积漂移误差,引入后端优化和回环检测环节,构建成一个完整的基于半直接法的视觉SLAM系统。经实验对比定性定量的分析,验证了优化后的基于半直接法的SLAM系统相比于一个纯视觉里程计,性能上得到了很大的提升。最后,通过标准数据集,与目前一些主流视觉SLAM算法进行实验对比,实验结果表明本文所提出的算法在轨迹跟踪方面有更高的精度和准确性,且构建的三维稠密点云地图效果更好。搭建移动机器人平台,在室内和走廊等复杂极端场所进行实际实验,本文算法能准确地估计机器人的运动轨迹,并构建了良好的实验室环境地图,验证本文算法的鲁棒性和可行性。

关键词：视觉SLAM 视觉里程计半直接法位姿估计建图

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复杂环境下的半直接法单目视觉SLAM方法

复杂环境下的半直接法单目视觉SLAM方法

作者：王成志南京邮电大学

学位级别：硕士

视觉同步定位与地图构建（SLAM,Simultaneous Localization and Mapping）是智能机器人研究领域中的关键技术。传统视觉SLAM方案大都基于特征点法或直接法,这两种方法有着各自的优势和不足。本文旨在结合特征点法和直接法的优势,提出了... 详细信息

视觉同步定位与地图构建（SLAM,Simultaneous Localization and Mapping）是智能机器人研究领域中的关键技术。传统视觉SLAM方案大都基于特征点法或直接法,这两种方法有着各自的优势和不足。本文旨在结合特征点法和直接法的优势,提出了一种基于半直接法的单目视觉SLAM方法,其主要的工作内容如下:1)首先,本文在ORB-SLAM框架基础上,结合了特征点法和直接法的优势。本文在前端利用直接法对相机位姿进行快速地追踪,避免了大量的特征提取和匹配。当出现关键帧时,立即提取图像的ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）特征,利用特征匹配对局部地图的追踪,获得更多的映射关系,再利用最小化重投影误差优化相机运动。关键帧的ORB特征还将用于地图点的创建和优化工作。基于直接法的SLAM方案缺乏闭环检测部分,不利于长期导航,而本文将利用关键帧进行闭环检测,消除累计误差。另外,在重定位时也将提取图像ORB特征,利用特征点法估计相机位姿。实验证明,本文的半直接法方案在保持较高精度的同时,获得了更好的实时性2)其次,传统的SLAM方法大都是面向静态场景的,在动态场景中的适应性较差,本文利用相邻图像间的数据关联,结合一个对光照鲁棒的运动检测模块来提高动态场景下定位和建图的精度。该模块通过像素的时空特性建立像素的前景概率,找出属于运动物体的像素。本文同时利用前景概率限制模型的采样空间。实验结果证明了该方案的有效性。3)在闭环检测部分,本文通过考虑视觉单词间的稳定邻近空间关系,提出视觉词组的概念并根据视觉词组出现的频率构建了视觉词组集。另外,本文还改进了金字塔词频-逆向文件频率（TF-IDF,Term Frequency–inverse Document Frequency）得分匹配方法。最后由视觉单词和视觉词组共同决定图像间的相似性。实验结果表明,本文提出的闭环检测算法有效地降低了感知歧义,提高了闭环检测召回率。

关键词：同时定位与地图构建半直接法运动检测视觉词组

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基于半直接法的单目视觉惯导里程计算法

基于半直接法的单目视觉惯导里程计算法

作者：姜浩东北大学

学位级别：硕士

在AR/VR、无人驾驶和移动服务机器人等领域,SLAM(Simultaneous Localization and Mapping,同时定位与地图构建)技术有着广泛的应用。基于单目视觉的SLAM技术无法获得环境的绝对尺度且对环境的要求较高,而IMU(惯性测量单元)能够提供绝对... 详细信息

在AR/VR、无人驾驶和移动服务机器人等领域,SLAM(Simultaneous Localization and Mapping,同时定位与地图构建)技术有着广泛的应用。基于单目视觉的SLAM技术无法获得环境的绝对尺度且对环境的要求较高,而IMU(惯性测量单元)能够提供绝对的尺度信息,对于动态场景、快速运动等复杂的情况具有很高的适应性,与单目视觉在性能上具有很强的互补性。为了保障系统的准确性、实时性和鲁棒性,本文研究基于半直接法的单目视觉惯导里程计(SSVIO)算法。IMU的测量值中包含噪声和零偏,同时其参考坐标系为载体坐标系。为了保证IMU信息的准确性并降低由于积分带来的计算资源消耗,本文使用Allan方差对其噪声进行标定,然后采用预积分和欧拉积分的离散积分方法对IMU测量值进行处理并进行姿态解算,推导出预积分测量值及其协方差,用于位姿估计和紧耦合优化。前端视觉跟踪对算法精度起着至关重要的作用,单目相机模型简单并且可以适应不同尺度的环境。本文采用基于半直接法的单目视觉里程计,估计相机位姿并构建环境地图。使用基于逆向组合的图像对齐算法,最小化光度误差估计相机位姿并恢复特征点的匹配。本文提出基于自适应网格的FAST特征提取策略,并为种子点构造基于高斯均匀分布的贝叶斯滤波模型,同时采用基于词袋模型的种子点预更新策略,使种子点平均更新次数减少约20%,有效地提高了局部地图的扩展性。当地图中创建了足够的关键帧后,本文采用松耦合的方式进行视觉惯导系统的联合初始化,求解速度、零偏、重力和尺度等系统变量,将视觉和IMU轨迹进行对齐,并将世界坐标系转移到水平坐标系中。构造基于滑动窗口的紧耦合优化模型,在目标函数中添加IMU误差、视觉误差以及使用舒尔补和边缘化技术构造的先验误差进行帧间的位姿优化和局部优化。在EuRoC数据集中的测试表明,本文算法在一般室内场景下的平均轨迹误差在10cm以内,平均尺度误差小于1%,在保证精度的前提下,系统的帧率可以达到50fps以上。为了提高系统的鲁棒性,本文还采用了基于词袋模型的重定位策略,能够实现系统丢失后的快速重定位。最后,总结本文的研究和工作并展望后续的研究方向。

关键词：视觉惯导里程计半直接法逆深度滤波紧耦合词袋模型

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基于半直接法的视觉SLAM研究

基于半直接法的视觉SLAM研究

作者：李碧叶湘潭大学

学位级别：硕士

人类对人工智能领域的深入探索,促进了无人驾驶、无人机、机器人等的发展,也给计算机视觉领域带来新的挑战。同步定位与建图(Simultaneous localization and Mapping,SLAM)技术是无人驾驶等领域的发展基础,而相机有成本低廉和得到的图... 详细信息

人类对人工智能领域的深入探索,促进了无人驾驶、无人机、机器人等的发展,也给计算机视觉领域带来新的挑战。同步定位与建图(Simultaneous localization and Mapping,SLAM)技术是无人驾驶等领域的发展基础,而相机有成本低廉和得到的图像内容丰富等优点,使用相机作为传感器的SLAM技术(Visual SLAM,v SLAM),成为研究热点。基于直接法的v SLAM算法在大场景下建图时,速度快,可以处理弱纹理场景,但是难以实现地图复用和回环检测,累计误差较大,特征点法在纹理信息丰富时可以取得较好的效果,但是速度较慢。半直接法结合直接法与特征点法.以其独特的优势,通过直接法匹配,特征点法进行回环检测和全局优化,来构建点云地图。主要研究工作包括:(1)设计了一种基于直接法和特征点法相结合的双目SLAM方法。双目相机可以利用左右两帧解决尺度不确定的问题,提高初始化的速度。通过结合双目直接法与特征点法,在前端使用双目相机,通过输入左右两帧图像,先基于直接法,即双目视觉里程计DSO算法对图像进行跟踪,在活动窗口中对位姿不断优化。随着关键帧的不断增加,再将双目DSO边缘化后的帧送入特征点法,提取关键点构建词袋模型,进行回环检测,最后对整个地图全局优化,提高系统鲁棒性。(2)SLAM算法构建的点云地图无法直接用于导航等应用,基于单目半直接法LCSD-SLAM算法,通过算法建立的点云地图,并结合ROS平台传输位姿等信息,对得到位姿进行计算转化,构建2D栅格地图,后续可以用于导航等。

关键词： SLAM 半直接法视觉里程计 2D栅格地图

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基于半直接法的单目视觉里程计研究

基于半直接法的单目视觉里程计研究

作者：许可东北大学

学位级别：硕士

视觉里程计(VO)或者视觉同时定位与地图构建(VSLAM)技术可以通过图像序列得到相机在空间中6自由度的位姿,在室内移动机器人、无人机、增强现实以及虚拟现实中的应用越来越广泛。对于机器人而言,其机载平台计算能力往往有限,而视觉里程... 详细信息

视觉里程计(VO)或者视觉同时定位与地图构建(VSLAM)技术可以通过图像序列得到相机在空间中6自由度的位姿,在室内移动机器人、无人机、增强现实以及虚拟现实中的应用越来越广泛。对于机器人而言,其机载平台计算能力往往有限,而视觉里程计作为一个基本功能模块,定位的精度和实时性是其能否有效工作的关键问题。视觉里程计在求解位姿使用的误差模型主要有重投影误差模型和光度误差模型,使用这两种误差模型对应的方法分别称为特征法和直接法。特征法需要对每一帧图像提取特征并计算描述子,通过描述子的匹配得到特征的对应关系;而直接法直接通过图像像素误差来求位姿,无需对每一帧进行特征提取,且不用预先知道特征的对应关系。为了兼顾算法效率和精度,本文提出了一种半直接法的方式,使用基于直接法的帧间初始位姿估计和帧间特征匹配,之后使用基于特征重投影误差的光束平差法对相机位姿求精。本文使用逆深度滤波的方式恢复特征点对应的三维坐标。在每一个关键帧中提取FAST角点构造成种子点,并使用高斯+均匀分布混合模型描述种子点逆深度。在后续图像帧中使用对极线搜索和光流跟踪结合的方式对种子点进行跟踪,并使用三角测量得到对应的深度作为逆深度滤波的观测对种子点逆深度进行更新。实验结果表明,本文使用的种子点跟踪策略能够有效地跟踪种子点,且本文采用的逆深度滤波模型能够保证较低的外点率。为了提高算法精度,本文在每次新构建关键帧时,对地图点进行维护并使用局部光束平差法对局部地图进行优化。本文单独使用一个局部建图线程,使用特征对齐的方式为新关键帧构建更多的观测,对相同的地图点进行融合,并在局部光束平差法之后对外点进行剔除。其中选取与新关键帧共视关系最多的10帧关键帧以及所观测到的地图点用于局部光束平差法。本文算法在实验中与主流的VO/VSLAM算法在精度和运行时间进行对比,实验表明本文设计的基于半直接法的视觉里程计的位姿输出频率不低于50Hz,明显高于主流的算法,且在精度上与表现最好的ORB-SLAM2接近。

关键词：视觉里程计半直接法图像对齐逆深度滤波光束平差法