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基于相对边缘化BA的ORBSLAM3室内定位算法研究

基于相对边缘化BA的ORBSLAM3室内定位算法研究

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作者：熊郧安上海师范大学

学位级别：硕士

随着时代的发展,计算机硬件和人工智能技术的突飞猛进,移动机器人在各行各业的出现越来越频繁。同步定位与建图（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）技术是移动机器人导航的核心技术。视觉SLAM后端优化技术光束平差算法（Bun... 详细信息

随着时代的发展,计算机硬件和人工智能技术的突飞猛进,移动机器人在各行各业的出现越来越频繁。同步定位与建图（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）技术是移动机器人导航的核心技术。视觉SLAM后端优化技术光束平差算法（Bundle Adjustment,BA）由于其精度好,效率高等优点,受到了研究人员的重视。但是随着机器人应用场景规模增大,视觉SLAM中BA优化算法的数据量与耗时大幅增加,这限制了SLAM系统在嵌入式系统中的应用。因此,基于BA优化的视觉SLAM成为了目前研究的热点。本文对基于BA优化的ORBSLAM3算法展开研究,在使得系统误差变化可以接受的范围内,提高BA优化的实时性与效率。主要工作内容如下:（1）视觉SLAM局部BA优化算法误差研究。为了解决局部BA优化在边缘化过程中产生先验约束时会引进累计误差的问题,本文引入融合了改进的边缘化局部BA优化算法,通过相对边缘化把相对于世界坐标系的先验位姿转变到相对源帧的先验位姿,以达到消除累计误差的目的。（2）视觉SLAM全局BA优化算法效率研究。针对全局优化中构建增量方程的冗余计算量过多,造成计算量过大的不足,本文引入融合了一种选择性递增式BA（Select Incremental Bundle Adjustment,SIBA）方法,在对视觉SLAM的全局优化过程中,通过选择超过设定阈值的状态量进行线性化,然后通过不断的迭代更新寻找最优解,进而减少计算量。（3）视觉SLAM局部BA优化算法效率研究。由于局部优化过程共视矩阵S的稠密性,会使得SIBA失效,因此本文引入融合了一种拆分跟踪特征点来降低S矩阵的稠密性的方法,加速矩阵的求解,从而达到减小计算资源,加速优化的目的;并且,为了提高稀疏的S矩阵求解效率,本文还基于预处理共轭梯度（PCG）方法求解共视矩阵S时存在冗余计算,以选择递增式的思想改进PCG。改进的PCG方法通过设定阈值,选择超过阈值的状态量进行更新,能够达到减少冗余计算,获取更高求解矩阵效率。（4）本文基于ORBSLAM3系统搭建视觉SLAM系统,将本文以上的改进算法应用在公开数据集上进行了仿真实验,将改进后的BA优化算法与改进之前进行纵向对比,并和其他系统的SLAM系统进行横向对比。对实验结果进行分析表明,改进后BA优化算法保证精确度的波动在可接受的范围内的同时,相比于原系统处理数据的时间减少约30.8%。

关键词： SLAM 增量方程相对边缘化 SIBA 实时性

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