SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)即同時定位與地圖構建技術,是指移動載體在未知環(huán)境下,通過自身攜帶的傳感器實現(xiàn)自我定位和環(huán)境地圖構建的技術。SLAM被認為是實現(xiàn)諸如無人駕駛、無人機、掃地機器人、AR/VR等的關鍵技術之一。隨著計算機視覺技術的發(fā)展,視覺傳感器以其獲取信息豐富,設備簡單、價格低廉等優(yōu)點備受研究學者的關注并廣泛用于SLAM技術中。而視覺傳感器在特征缺失、動態(tài)場景及運動速度過快等情況容易失效的缺點與慣性測量單元(Inertial Measurement Unit,IMU)高速率的測量自身角速度和加速度的優(yōu)勢具有明顯的互補性,因此,使用視覺融合IMU來實現(xiàn)SLAM開始成為新的研究熱點。鑒于此,本文提出一種基于單目視覺與IMU的SLAM方案。本文主要研究內(nèi)容如下:首先,對視覺SLAM和視覺慣性SLAM的技術背景及研究現(xiàn)狀進行了介紹和梳理,同時介紹了視覺慣性SLAM中常用的理論知識并推導了相關的數(shù)學公式,給出了經(jīng)典SLAM框架并建立了SLAM問題的數(shù)學模型。其次,重點研究了單目視覺慣性里程計(VIO,Visual Inertial...

【文章頁數(shù)】：88 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖1-1V-SLAM應用實例Fig.1-1ApplicationofV-SLAM

c)ARd)掃地機器人圖1-1V-SLAM應用實例Fig.1-1ApplicationofV-SLAM覺SLAM發(fā)展和研究現(xiàn)狀LAM技術一般采用激光雷達測距儀，紅外線測距儀或聲吶作為主要的測量傳感器。，隨著計算機視覺在三維定位領域的理論不斷成熟，基于視覺傳感器....

圖1-2OKVIS視覺狀態(tài)量和觀測值（左）和IMU的融合（右）

基于單目視覺與慣性測量單元的SLAM技術研究思路，主要區(qū)別是VINS在后端優(yōu)化時采用了基于滑動窗口的用了純視覺初始化和聯(lián)合慣性視覺初始化的方法，使得系統(tǒng)初始S采用了Harris[37]角點結合LK（Lucas-Kanade）光流進行....

圖1-3VINS-Mono框架

VIO中VINS采用了Harris[37]角點結合LK（Lucas-Kanade）光流進行跟蹤，回環(huán)檢測使了BoW[38]，同時還能在線標定相機和IMU的外參。VINS是VI-SLAM中集自動初始化在線外參標定、回環(huán)檢測，重定位以及全局位姿圖優(yōu)化于一體的完整....

圖2-1相機成像模型

江蘇大學專業(yè)學位碩士學位論文第二章視覺慣性SLAM的基礎理論SLAM的視覺基礎機成像原理慣性SLAM首先是通過相機來獲取周圍場景信息然后進行處理，所以了解并像過程對后續(xù)工作是至關重要的。相機的成像過程是三維結構投影成平面結機成像模型有多種，....

本文編號：3903625