【摘 要】
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定位技术是实现移动机器人自主导航的关键技术之一。视觉SLAM是一种同时完成定位与地图构建的技术,目前得到了越来越多的应用和研究。针对视觉SLAM在一些室内场景无法有效定位的问题,通常借助自身算法框架的冗余性完成重定位。但是该方法导致了定位实时性的下降,当机器人快速移动时,这种影响尤其明显。为了避免冗余的算法框架对视觉SLAM定位实时性的影响,本文通过引入IMU来辅助视觉SLAM,实现多种工况下机器
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定位技术是实现移动机器人自主导航的关键技术之一。视觉SLAM是一种同时完成定位与地图构建的技术,目前得到了越来越多的应用和研究。针对视觉SLAM在一些室内场景无法有效定位的问题,通常借助自身算法框架的冗余性完成重定位。但是该方法导致了定位实时性的下降,当机器人快速移动时,这种影响尤其明显。为了避免冗余的算法框架对视觉SLAM定位实时性的影响,本文通过引入IMU来辅助视觉SLAM,实现多种工况下机器人的完全定位。论文中采用具有双目相机和惯性传感器的S1030-IR传感器,针对上述问题,进行了相关技术的研究。论文主要工作如下:（1）对S1030-IR传感器中双目相机进行标定;对IMU传感器的随机误差进行标定;最后对双目相机和IMU传感器进行联合标定。（2）提出了一种双目视觉定位方法。该方法通过双线程建立轻量化框架:其中,跟踪线程实现改进的双目视觉里程计算法;局部地图线程主要完成双目视觉里程计的后端优化,并获得优化后的关键帧的相机位姿和地图路标点坐标。（3）改进双目视觉里程计算法:针对提取的Oriented FAST关键点出现密集分布问题,给出基于四叉树结构的均匀化处理。为了消除立体视觉中暴力匹配算法导致的错误匹配,本文利用RANSAC算法进行估计最佳的单应性矩阵来去除错误匹配。最后采用EPNP运动估计算法,对相邻帧跟踪过程的3D-2D运动估计问题进行求解,进而得到当前帧的机器人位姿。（4）双目视觉里程计的后端优化:首先给出了关键帧的挑选策略,关键帧的相机位姿和地图路标点坐标的联合优化问题是非线性最小二乘问题,用图优化的方法进行了求解。然后提出了2种IMU辅助双目视觉定位方法进行重定位的方案。分析了相机坐标系和IMU坐标系在三个关键时刻的空间关系,推导并建立了对应于2种方案的IMU运动学模型,解决了机器人在双目视觉定位方法无法定位时的定位问题。（5）利用公开数据集进行双目视觉定位方法测试,结果表明,理想情况下双目视觉定位方法具有较高的定位精度和良好的实时性,但是在某些场景会出现定位失效问题。基于本文建立的IMU运动学模型,在真实环境中,进行了IMU的位置估计和姿态估计,实验结果证明了其姿态估计更适合于辅助双目视觉定位方法。在变化纹理的室内场景开展实验,IMU姿态估计辅助双目视觉定位方法完成了重定位。
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