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室内动态场景下移动机器人的视觉SLAM算法研究

室内动态场景下移动机器人的视觉SLAM算法研究

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作者：范国豪西安理工大学

学位级别：硕士

基于视觉的同时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM),是自主移动机器人的核心功能之一。然而,现有视觉SLAM算法大多为了计算方便,常将外部场景作为静态假设,其所构建的静态系统模型对外部环境独立运动物体敏感... 详细信息

基于视觉的同时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM),是自主移动机器人的核心功能之一。然而,现有视觉SLAM算法大多为了计算方便,常将外部场景作为静态假设,其所构建的静态系统模型对外部环境独立运动物体敏感,导致SLAM系统在动态场景中具有较大误差而无法应用于实际生产生活。鉴于此,本文以ORB-SLAM2 RGB-D框架为基础,研究一种针对室内动态场景下的鲁棒视觉SLAM算法,涉及的核心问题有ORB特征点均匀化提取、动态特征点检测及滤除和静态三维地图构建。基于ORB-SLAM2构建了一种多线程SLAM框架。添加了语义检测线程,用于识别场景中的先验动态目标。新增三维地图构建线程,用于构建场景中的静态三维点云和八叉树地图。在跟踪线程中,改进了原始系统特征提取模块,新添加特征滤除模块用于滤除场景中的动态特征。针对 ORB-SLAM2 中基于四叉树的 ORB 算法(Quadtree-based ORB algorithm,QtreeRB)存在对提取的特征点过均匀化现象,提出一种改进四叉树ORB特征点提取算法。通过限制四叉树分割深度,在各节点中按照Harris响应值保留特征点,解决了标准算法特征提取过均匀问题;提出一种基于网格划分的ORB特征点均匀化算法(Grid-Based ORB algorithm,GridRB)。构建了一种网格划分模型,通过在图像金子塔每层进行网格划分,采用一种自适应阈值的FAST特征点检测算法,对图像金子塔每层网格进行特征点提取,按照特征点Harris响应值大小保留网格内特定数目的特征点。实验表明,GridRB算法提取的特征点相较于QtreeRB算法具有较高的特征匹配数量和正确率。针对动态特征点对SLAM算法定位精度的影响,提出一种基于运动一致性的动态特征点滤除算法(Motion consistency-based algorithm,MC),依据帧间运动一致性构建了一种运动约束几何模型粗滤除动态特征点,使用改进RANSAC算法计算稳定帧间基本矩阵,通过极线几何精滤除动态特征点;提出一种融合深度学习网络和多视图几何的语义和几何约束算法(Semantic and geometric constraints algorithm,SGC)来滤除场景中的动态特征点,利用 YOLO v3对当前帧图像进行先验动态目标检测,首先滤除先验动态目标上特征点,再通过极线约束方法滤除场景中真正的动态特征点。实验结果表明,MC算法和SGC算法可以有效滤除高动态特征点,提高SLAM系统定位精度。构建了静态三维点云地图和八叉树地图。针对利用关键帧构建地图有信息冗余以及会出现地图鬼影导致地图无法复用的问题,提出一种新的绘图关键帧筛选策略。通过滤除绘图关键帧上动态信息,利用深度数据和位姿估算矩阵对静态像素进行空间位姿计算,完成静态三维点云地图及八叉树地图构建。相比于其他传统方法,所构建地图信息冗余量小,不包含动态目标,具有重复使用价值。

关键词：视觉SLAM 改进ORB-SLAM2 室内动态场景动态特征点滤除静态地图构建

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基于多源信息融合的3D SLAM技术研究

基于多源信息融合的3D SLAM技术研究

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作者：唐印南京理工大学

学位级别：硕士

同时定位与建图（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）技术在无人车辆自主导航领域应用场景广泛,用于解决无人车辆在新的环境下构建场景地图并确定自身在地图上的位置的问题。近年来,许多研究开始考虑融合多种传感器的信息来... 详细信息

同时定位与建图（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）技术在无人车辆自主导航领域应用场景广泛,用于解决无人车辆在新的环境下构建场景地图并确定自身在地图上的位置的问题。近年来,许多研究开始考虑融合多种传感器的信息来克服单一传感器的缺点,从而提高现有SLAM算法在复杂场景下的鲁棒性和精度。本文主要以提高无人车的3D SLAM算法的实用性为目的,从静态地图构建和多源信息融合的角度展开研究。现有的3D SLAM技术在动态场景中仍存在两个问题:一个问题是在动态场景的建图环节中动态物体会在地图上产生残留痕迹,这既给定位环节带来错误的数据关联,也影响后续导航算法对可通行性的判断。另一个问题是现有视觉与激光雷达融合SLAM在对位姿估计时先将视觉特征和激光特征分开优化,再将相机位姿和激光雷达位姿融合,而对于两个刚性连接的传感器的位姿估计实际上是关联的。基于此,本文做出以下工作:1、针对动态场景中构建静态地图的问题,提出了一种新的面向动态3D场景的激光雷达SLAM算法。该算法将移动滤除模块和激光SLAM相结合,使用目标跟踪和场景流结合的方法在地图坐标系下对移动物体进行滤除,最终构建出环境的静态地图。2、针对视觉特征与点云特征联合优化的问题,提出了一种双目视觉与激光融合的帧间里程计,针对两种特征分别设计了帧间约束关系,统一到机器人坐标系下的约束函数,使算法可以同时对两种特征进行优化,并使用了参数自动调整方法对点云特征点数量和优化时间进行调节,最终实现估计相邻两帧的机器人位姿变化。实验表明,上述两种改进提高了SLAM系统的抗干扰能力,满足实时性要求,具有较好的实际使用价值。

关键词： SLAM 静态地图构建多源信息融合帧间位姿估计

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