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中国惯性技术学报 2020年第5期28卷 568-575页

作者：夏琳琳沈冉迟德儒崔家硕蒙跃东北电力大学自动化工程学院吉林132012

以实现机器人导航系统的高精度实时定位为目标,针对弱纹理环境下视觉SLAM运行不稳定、累积误差大,以及快速运行时算法失锁等问题,提出一种基于光流-线特征的单目视觉-惯性SLAM算法(PL-VINS)。参考开源的VINS-Mono系统架构,通过视觉-惯... 详细信息

以实现机器人导航系统的高精度实时定位为目标,针对弱纹理环境下视觉SLAM运行不稳定、累积误差大,以及快速运行时算法失锁等问题,提出一种基于光流-线特征的单目视觉-惯性SLAM算法(PL-VINS)。参考开源的VINS-Mono系统架构,通过视觉-惯性联合初始化估计PL-VINS初始时刻的状态,为后端线程提供良好的初始值。在此基础上,整合回环检测误差、惯性误差及点线视觉重投影误差,构建目标优化函数,并利用滑动窗口双向边缘化策略,实现回环检测与重定位。采用通用开源数据集EuRoc评估PL-VINS性能并与VINS-Mono做对比,实验表明,在某些特定的场景下,PL-VINS的导航定位精度上要高于VINS-Mono,且增强了VINS在弱纹理环境下的适应性,为短时快速、非理想光照场景下的视觉SLAM设计提供了重要的模型参考。

关键词：视觉-惯性SLAM 点线特征提取与匹配 PL-VINS 位姿图优化回环检测

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基于点线特征的单目视觉-惯性里程计算法研究

基于点线特征的单目视觉-惯性里程计算法研究

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作者：孟庆瑜东北电力大学

学位级别：硕士

同时定位与地图创建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)技术的迅猛发展为机器人实现自主导航和场景重构功能提供了良好的支持,成为了机器人导航领域中的热点研究内容。然而视觉SLAM难以在快速运动和动态场景等工况下稳定高... 详细信息

同时定位与地图创建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)技术的迅猛发展为机器人实现自主导航和场景重构功能提供了良好的支持,成为了机器人导航领域中的热点研究内容。然而视觉SLAM难以在快速运动和动态场景等工况下稳定高效地工作,并且难以提取低纹理图像中的特征信息,考虑到惯性测量元件(Inertial Measurement Unit,IMU)在性能上与相机互补以及环境中存在的线特征,本文以基于点线特征的视觉-惯性里程计(Visual Inertial Odometry,VIO)为研究对象,开展视觉惯性双模态信息融合研究。本文的主要内容包括:首先,针对点线特征构建过程中精度与效率间的矛盾问题,开展了图像特征提取与匹配的研究,使用ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)角点和LSD(Line Segment Detector)线段提取点线特征并分别计算它们的描述子,确保数据关联的正确率。分析了重投影误差产生的机理并推导其关于相机位姿和特征位置的雅可比矩阵解析形式,使用非线性优化方法估计全局最优状态量。其次,针对VIO启动时高度依赖系统初值的问题,提出了一种基于恒速模型的VIO初始化方案,使用相机解算的帧间位姿变换分离出陀螺仪偏置,进而通过预积分观测模型分别估计加速度计偏置、重力矢量、单目相机尺度因子和速度,简化耗时严重的特征提取匹配过程,实验结果表明该初始化方法可在不失精度的前提下提高系统初始化速度,保证VIO顺利启动。再次,针对优化过程中的维数爆炸和误差积累的问题,提出了一种紧耦合框架下的状态变量构建方法和基于滑动窗口的优化模型,状态变量中包括位姿、速度、IMU偏置和点线特征在三维空间中的位置,滑动窗口模型只处理定量的输入数据从而保证系统的解算效率,依据当前输入图像类型的不同设计了两种优化策略,将已收敛的状态量边缘化到三维空间中,提高信息利用率。最后,针对VIO系统的信息冗余问题并考虑场景重构的效果,设计了一种高效的关键帧筛选机制并使用RANSAC方法处理外点,减少错误观测值对VIO整体精度的影响。提出了一种结合点线特征的稀疏构图方式,相较于稀疏点地图可以更好地还原场景结构和纹理信息。仿真结果表明上述方法在导航定位精度上优于当前的主流算法,变电站环境下的实测表明本文设计的VIO系统有良好的实用性。

关键词： SLAM VIO 信息融合点线特征提取与匹配非线性优化滑动窗口模型稀疏构图

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