单目同时定位与建图中的地图恢复融合技术
目的 传统的单目视觉SLAM(simultaneous localization and mapping)跟踪失败后需要相机重新回到丢失的位置才能重定位并恢复建图,这极大限制了单目SLAM的应用场景.为解决这一问题,提出一种基于视觉惯性传感器融合的地图恢复融合算法.方法 当系统跟踪失败,仅由惯性传感器提供相机位姿,通过对系统重新初始化并结合惯性传感器提供的丢失部分的相机位姿将丢失前的地图融合到当前的地图中;为解决视觉跟踪丢失期间由惯性测量计算导致的相机位姿误差,提出了一种以关键帧之间的共视关系为依据的跳跃式的匹配搜索策略,快速获得匹配地图点,再通过非线性优化求解匹配点之间的运动估计,进行误差补偿,获得更加准确的相机位姿,并删减融合后重复的点云;最后建立前后两个地图中关键帧之间与地图点之间的联系,用于联合优化后续的跟踪建图过程中相机位姿和地图点位置.结果 利用Euroc数据集及其他数据进行地图精度和地图完整性实验,在精度方面,将本文算法得到的轨迹与ground truth和未丢失情况下得到的轨迹进行对比,结果表明,在SLAM系统跟踪失败的情况下,此方法能有效解决系统无法继续跟踪建图的问题,其精度可达厘米级别.在30 m2的室内环境中,仅有9 cm的误差,而在300 m2工厂环境中误差仅有7 cm.在完整性方面,在相机运动较剧烈的情况下,恢复地图的完整性优于ORB_SLAM的重定位算法,通过本文算法得到的地图关键帧数量比ORB_SLAM多30％.结论 本文提出的算法在单目视觉SLAM系统跟踪失败之后,仍然能够继续跟踪建图,不会丢失相机轨迹.此外,无需相机回到丢失之前的场景中,只需相机观察到部分丢失前场景,即可恢复融合所有地图.本文算法不仅保证了恢复地图的精度,还保证了建图的完整性.与传统的重定位方法相比,本文算法在系统建图较少时跟踪失败的情况下效果更好.
同时定位与建图、惯性测量单位、重定位、地图融合、坐标转换
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TN965.8
国家自然科学基金两化融合联合基金项目U1509207Information and Industrialization Integration Joint Foundation of National Natural Science of China U1509207
2018-04-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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