發(fā)布時(shí)間：2020-08-09 03:52

【摘要】：同時(shí)定位與地圖構(gòu)建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)與視覺(jué)里程計(jì)(Visual Odometry,VO)是在線構(gòu)建周圍環(huán)境的地圖與確定傳感器當(dāng)前位置的技術(shù),被廣泛地運(yùn)用于無(wú)人車、AR(Augmented Reality)、VR(Virtual Reality)、全自主機(jī)器人中,隨著人工智能的普及,VO/vSLAM在人們的生活中起著越來(lái)越重要的作用。絕大多數(shù)的VO/vSLAM方法都著眼于特征點(diǎn)法與直接法,然而半直接(混合)法作為一種同樣重要的方法往往容易被人們忽視。本文根據(jù)現(xiàn)有的半直接法框架,重新設(shè)計(jì)整個(gè)系統(tǒng),完成了一套新穎的混合稀疏單目視覺(jué)里程計(jì)算法�；诨瑒�(dòng)窗口優(yōu)化的相機(jī)在線輻射校準(zhǔn)被整合到了系統(tǒng)里,它在線地校準(zhǔn)了相機(jī)的響應(yīng)函數(shù)、漸暈、曝光時(shí)間,使得算法對(duì)于強(qiáng)烈的相機(jī)漸暈與相機(jī)曝光時(shí)間突變具有優(yōu)秀的魯棒性;在擁有大量白墻或是其他弱紋理?xiàng)l件中,圖像中角點(diǎn)的數(shù)量往往較為稀疏,由于信息量的缺失,這會(huì)給一般算法帶來(lái)巨大的困難,在本課題中角點(diǎn)與邊緣被聯(lián)合地添加到了系統(tǒng)里使系統(tǒng)在弱紋理環(huán)境下也能穩(wěn)定地運(yùn)行;基于半直接框架的視覺(jué)里程計(jì)算法往往具有較高的效率,但在精度與魯棒性方面較為缺失,本課題在現(xiàn)有半直接框架上進(jìn)行了修改得到混合稀疏框架,它貫穿于整個(gè)系統(tǒng),一方面保留了原有特性,使得系統(tǒng)相較于一般的特征點(diǎn)法與直接法擁有更優(yōu)秀的效率,另一方面,在半直接法的基礎(chǔ)上提升了系統(tǒng)的精度與魯棒性;系統(tǒng)采用松弛與苛性結(jié)合的關(guān)鍵幀提取策略,在一般情況下盡量嚴(yán)格的提取關(guān)鍵幀,這樣減少了冗余的信息,提高了算法的精度,在極端環(huán)境下盡量快速的提取關(guān)鍵幀,這保證了算法的魯棒性。所提出的系統(tǒng)在國(guó)際公認(rèn)的EuRoC MAV、ICL-NUIM、TUM mono VO和TUM-RGBD數(shù)據(jù)集上與ORB-SLAM、DSO、SVO2.0進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)對(duì)比,由實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所提出的混合稀疏單目視覺(jué)里程計(jì)相對(duì)于當(dāng)下最先進(jìn)的方案取得了更優(yōu)秀或是可比的表現(xiàn)。
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP242

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