控制与决策

作者：贾嫣晗,邹风山,徐方,杜振军,刘明敏

单位：中国科学院沈阳自动化研究所 机器人学国家重点实验室,沈阳 110016hspace{3pt};中国科学院 机器人与智能制造创新研究院,沈阳 110169;中国科学院大学,北京 100049hspace{3pt},,中国科学院沈阳自动化研究所 机器人学国家重点实验室,沈阳 110016hspace{3pt};中国科学院 机器人与智能制造创新研究院,沈阳 110169;沈阳新松机器人自动化股份有限公司,沈阳 110168,,中国科学院沈阳自动化研究所 机器人学国家重点实验室,沈阳 110016hspace{3pt};中国科学院 机器人与智能制造创新研究院,沈阳 110169;沈阳新松机器人自动化股份有限公司,沈阳 110168,,中国科学院沈阳自动化研究所 机器人学国家重点实验室,沈阳 110016hspace{3pt};中国科学院 机器人与智能制造创新研究院,沈阳 110169;沈阳新松机器人自动化股份有限公司,沈阳 110168,,中国科学院沈阳自动化研究所 机器人学国家重点实验室,沈阳 110016hspace{3pt};中国科学院 机器人与智能制造创新研究院,沈阳 110169;沈阳新松机器人自动化股份有限公司,沈阳 110168,

关键词：双目直接法;在线词袋模型;闭环检测;去除遮挡

基金：国家自然科学基金项目(U20A20197).

视觉SLAM在机器人的室外作业如野外探索、定位侦察中扮演了重要角色.为了使得机器人可以更好地进行室外作业,提出一种不受词袋模型的固定词汇限制的完全在线实时双目直接法视觉SLAM算法.作为直接法视觉SLAM,所提到的系统可以利用任何具有足够强度梯度的图像像素,使其在缺少特征点的区域仍具有很强的鲁棒性.在系统算法中引入双目静态残差约束并去除遮挡的滑窗优化来增强系统的跟踪精度,增加闭环检测和位姿图优化模块,并建立在线词袋模型,使得系统在大规模且陌生的环境中依然可以进行工作.将此算法在公开的EuRoC数据集和KITTI数据集上进行性能评估,结果表明,所提出的系统的定位精度优于最先进的直接法视觉SLAM系统,且室内场景和室外场景均具有鲁棒性.

来源：2023年第11期

《控制与决策》期刊编辑部

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