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基于视觉SLAM的污水管道机器人定位研究

基于视觉SLAM的污水管道机器人定位研究

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作者：安祯阳重庆交通大学

学位级别：硕士

基于视觉传感器的同时定位与建图(Simultaneous Localization And Mapping,SLAM)技术是当前移动机器人自主定位领域的前沿技术,广泛应用于未知环境的机器人实时自我定位并同步构建周围环境地图。在未知污水管道环境应用视觉SLAM存在两... 详细信息

基于视觉传感器的同时定位与建图(Simultaneous Localization And Mapping,SLAM)技术是当前移动机器人自主定位领域的前沿技术,广泛应用于未知环境的机器人实时自我定位并同步构建周围环境地图。在未知污水管道环境应用视觉SLAM存在两个亟待解决的核心问题:一是点特征在低纹理场景中呈现稀疏性和相似性,基于特征点的视觉SLAM表现欠佳;二是光照变化、快速运动、相机抖动等因素易造成SLAM定位精度差甚至定位失败。针对上述问题,本文基于惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,IMU)与视觉传感器的互补性,融合ORB点特征和改进EDLines线特征实现了一种基于视觉SLAM的污水管道机器人定位方法。主要研究工作内容如下:(1)针对污水管道内部点特征稀疏且相似问题,运用一种低光照图像增强方法提高视觉传感器采集图像质量,并将改进的EDLines线特征与ORB点特征融合提高特征数量,引入一种三角约束策略剔除低纹理场景特征误匹配问题。采用普吕克参数法和对极几何方法初始化相机位姿,正交表示法构建线特征的重投影误差函数,解决普吕克参数在非线性优化过程中过参数化问题。(2)针对单一视觉传感器在复杂场景中定位易丢失问题,提出多传感器融合方法,将视觉传感器与IMU紧耦合。在相邻关键帧之间根据IMU的测量值对状态进行预积分,并构建IMU残差函数,通过滑动窗口边缘化策略剔除关键帧并保留其相关约束信息,构建点线重投影误差函数及IMU残差非线性优化状态,计算雅可比矩阵及其增量方程实现相机位姿优化。(3)针对局部建图线程劣质关键帧剔除算法在回环处易剔除优质关键帧问题,提出共视关键帧地图点冗余度和相邻关键帧位置判断的双重约束策略。利用构建的点特征字典模型检测当前关键帧的回环状态,然后根据共视关键帧地图点冗余度初步判断劣质关键帧索引范围,再结合其相邻关键帧位置拟合误差模型确定劣质关键帧,减小优化后SLAM定位误差。(4)针对SLAM方法测试验证问题,本文在实际污水管道场景及Eu Roc数据集的不同子序列中进行实验验证,分析本文方法和不同SLAM方法的定位精度差异性。实验结果表明,点线特征融合的本文方法在弱纹理场景中定位精度较高,紧耦合IMU提高了本文方法在快速运动场景中鲁棒性,在不同管道中实现了基于视觉SLAM的污水管道机器人定位。

关键词：视觉SLAM 管道机器人点线特征融合多传感器耦合位姿估计

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