【摘要】：針對移動機(jī)器人三維同步定位與建圖過程中機(jī)器人位姿誤差累積問題,提出了一種位姿全局優(yōu)化方法提高機(jī)器人定位精度和建圖質(zhì)量。該方法在幀到幀配準(zhǔn)模型的視覺里程計的基礎(chǔ)上,通過基于圖像匹配的閉環(huán)檢測來增加機(jī)器人位姿間的約束,在構(gòu)建位姿圖過程中采用局部回環(huán)結(jié)合隨機(jī)大回環(huán)策略提高位姿優(yōu)化效率,最后采用g2o(general graph optimization)算法對機(jī)器人位姿進(jìn)行全局優(yōu)化。此外,提出了一種關(guān)鍵幀選取方法,以減少系統(tǒng)計算資源及內(nèi)存空間的消耗。實驗結(jié)果表明,該方法在運(yùn)動軌跡3.96 m的情況下均方根誤差僅為8.7 mm,并能準(zhǔn)確構(gòu)建出室內(nèi)場景的三維地圖。
[Abstract]:Aiming at the problem of robot position and pose error accumulation in the process of three-dimensional synchronous positioning and mapping of mobile robot, a global optimization method of position and pose is proposed to improve the positioning accuracy and mapping quality of mobile robot. Based on the frame-to-frame registration model of visual odometer, the robot pose constraints are increased by closed-loop detection based on image matching. The local loop combined with random large loop strategy is used to improve the efficiency of pose optimization in the process of constructing the pose map. Finally, the global optimization of the robot's posture and posture is carried out by using the g2o (general graph optimization) algorithm. In addition, a key frame selection method is proposed to reduce the consumption of computing resources and memory space. The experimental results show that the root mean square error of this method is only 8.7 mm, when the trajectory is 3.96 m, and the 3D map of indoor scene can be constructed accurately.
【作者單位】： 南昌大學(xué)信息工程學(xué)院;南昌大學(xué)理學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61563035,81501560,61662044,61663027)
【分類號】：TP242;TP391.41

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本文編號：2456278