【摘 要】
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随着人口老龄化的加剧和劳动力成本的提高,室内移动服务机器人和公共场所服务机器人的应用越来越广泛。实际上,机器人目前的智能化程度还不能完全满足人们的需求,其中感知周围环境并作出判断是实现智能化的关键技术之一。近年来,机器人的同时定位与建图技术（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）一直是研究热点。虽然随着移动设备计算能力的提升和计算机视觉理论的发展,机
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随着人口老龄化的加剧和劳动力成本的提高,室内移动服务机器人和公共场所服务机器人的应用越来越广泛。实际上,机器人目前的智能化程度还不能完全满足人们的需求,其中感知周围环境并作出判断是实现智能化的关键技术之一。近年来,机器人的同时定位与建图技术（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）一直是研究热点。虽然随着移动设备计算能力的提升和计算机视觉理论的发展,机器人视觉SLAM获得了长足的发展,但是依然易受周围环境的影响和成本的限制。目前机器人无法完全独立、准确地完成任务。因此,本课题将双目相机和IMU传感器信息融合用于移动机器人,以提升机器人对环境的自主感知能力。在机器人回环检测环节中,重新设计和训练词袋模型,提高机器人系统在常见室内环境的响应速度和精度,具体研究内容如下:建立双目视觉SLAM系统的成像和投影估计模型,为后续视觉与IMU信息融合和标定实验提供基础。研究如何获取图像中的ORB特征点、如何优化特征点对的匹配结果,以实现视觉SLAM系统检测是否经过相同地点,进而消除运动过程中的累积误差,保证地图的全局一致性。以ORB＿SLAM2模型为基础,搭建VI-ORB-MBag（Visual-IMU ORB-SLAM Modified-Bag）框架。该框架融合双目视觉和IMU信息,弥补单目SLAM系统必须初始化才能获得三维空间点距离信息的不足,利用视觉传感器和IMU信息的互补性,提高系统的鲁棒性。为了提高SLAM系统加载词袋模型的速度,保证在移动设备上实时运行。本文采集室内小范围场景的图像数据,设置词袋树结构参数和评价函数,重新训练词袋模型,提高机器人对周围小范围环境的响应速度和精度。最后,以笔记本电脑和带有IMU传感器的双目相机作为实验平台,测试同等条件下小规模的词袋结构的系统响应。在标准数据集和室内环境下,分别测试并比较ORB＿SLAM2和VI-ORB-MBag系统的鲁棒性和稀疏建图轨迹的误差。
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