【摘要】：軍事上對(duì)增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)有迫切的需求,使士兵保持勢(shì)態(tài)感知,加強(qiáng)反應(yīng)能力以減少行動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)。視覺(jué)SLAM是增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)的核心技術(shù),特別是針對(duì)戶外復(fù)雜環(huán)境的增強(qiáng)現(xiàn)實(shí),更加魯棒的視覺(jué)SLAM是研究的重點(diǎn)。本文在ORB-SLAM2的基礎(chǔ)上改進(jìn)了視覺(jué)里程計(jì)與后端優(yōu)化模塊,設(shè)計(jì)適合戶外復(fù)雜環(huán)境下的視覺(jué)SLAM系統(tǒng),并設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證算法在戶外復(fù)雜環(huán)境下的魯棒性、穩(wěn)定性和連續(xù)性。本文主要工作和貢獻(xiàn)如下。研究視覺(jué)SLAM的基礎(chǔ)算法與理論知識(shí)。比較主流的視覺(jué)SLAM系統(tǒng),選擇符合實(shí)際戶外增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)應(yīng)用的視覺(jué)SLAM系統(tǒng)框架作為后續(xù)研發(fā)基礎(chǔ)。研究基于特征點(diǎn)法和基于直接法的兩類優(yōu)秀視覺(jué)SLAM系統(tǒng),包括ORB-SLAM2和LSD-SLAM。分析得出基于特征點(diǎn)法的視覺(jué)SLAM更適合戶外增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)應(yīng)用的結(jié)論�；谔卣鼽c(diǎn)法的視覺(jué)SLAM更加適合戶外增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)應(yīng)用,以O(shè)RB-SLAM2系統(tǒng)架構(gòu)作為系統(tǒng)設(shè)計(jì)的基礎(chǔ),并深入的研究基于特征點(diǎn)法的視覺(jué)SLAM各模塊。首先,針對(duì)視覺(jué)里程計(jì)在戶外環(huán)境中存在的特征提取速度不夠快、弱紋理、重復(fù)紋理和基線長(zhǎng)的問(wèn)題,提出了視覺(jué)里程計(jì)的改進(jìn)算法。改進(jìn)了 Fast算法在已知環(huán)境下的特征提取速度,和重定位時(shí)特征的重復(fù)率。改進(jìn)了關(guān)鍵幀幀之間特征匹配的速度,提出基于GMS和RANSAC結(jié)合的高速誤匹配剔除方案。該方案明顯提升了視覺(jué)里程計(jì)在戶外環(huán)境下運(yùn)行的魯棒性。其次,針對(duì)后端優(yōu)化模塊精度有待提升的問(wèn)題,優(yōu)化重投影誤差優(yōu)化函數(shù),增加相機(jī)與三維特征點(diǎn)間的深度信息作為優(yōu)化權(quán)重,提升了優(yōu)化后的系統(tǒng)整體精度。設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn),并驗(yàn)證有效性。對(duì)提出的改進(jìn)算法,在戶外復(fù)雜環(huán)境下進(jìn)行視覺(jué)里程計(jì)性能驗(yàn)證與系統(tǒng)穩(wěn)定性、連續(xù)性驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,視覺(jué)里程計(jì)模塊在戶外環(huán)境下,保持實(shí)時(shí)性,魯棒性明顯增強(qiáng)。整體系統(tǒng),運(yùn)行時(shí)間較長(zhǎng)、位姿連續(xù)平滑、定位精度提升。
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)電子科技集團(tuán)公司電子科學(xué)研究院
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：E91;TP391.9;TP391.41
【圖文】：

１．３．２研究?jī)?nèi)容逡逑本文研宄的主要內(nèi)容包括視覺(jué)ＳＬＡＭ的四個(gè)主要模塊，視覺(jué)ＳＬＡＭ的算法逡逑模塊如下圖１．１所示。四個(gè)模塊中主要研宄并改進(jìn)視覺(jué)里程計(jì)模塊［１２］，視覺(jué)里程逡逑計(jì)包括特征提取，特征點(diǎn)匹配與位姿計(jì)算三部分，對(duì)特征提取與特征匹配進(jìn)行深逡逑度的研宄與改進(jìn)。首先研宄如何得到更快、更準(zhǔn)確的視覺(jué)里程計(jì)，通過(guò)研究對(duì)比逡逑傳統(tǒng)與近代特征點(diǎn)提取算法選擇合適的特征提取方案，并研宄提升特征提取的速逡逑度與重復(fù)率的改進(jìn)方案。還需要研宄特征匹配與誤匹配篩選方案。其次提氋整體逡逑精度，改進(jìn)后端優(yōu)化模塊［１５］［１６］。研究常用的優(yōu)化算法并選擇合適的優(yōu)化方案。選逡逑擇合適方案之后研究重投影誤差在優(yōu)化中對(duì)深度信息與優(yōu)化結(jié)果精度的影響。最逡逑后系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，將算法與原型系統(tǒng)集成。實(shí)驗(yàn)并驗(yàn)證增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)應(yīng)用改進(jìn)的算逡逑法能否提供更好的定位效果。逡逑圖像數(shù)據(jù)邐邋邐邋邐逡逑：視覺(jué)里程計(jì)邐Ｉ—％后端線性優(yōu)化邋Ｉ—Ｓ邐建圖逡逑其他數(shù)據(jù)Ｌ邐邋——＾——邐———－—逡逑邐—邐Ｎ邋后端線性?

邐第二章視覺(jué)ＳＬＡＭ系統(tǒng)邐；邐逡逑算機(jī)在不同尺度下觀察目標(biāo)在圖像上的像素成像規(guī)律，通過(guò)如圖２．１所示的層次逡逑結(jié)構(gòu)提取不同層次的特征點(diǎn)，描述子的魯棒性則通過(guò)特征點(diǎn)周圍像素的共同方向逡逑決定，論文中論證了該描述對(duì)于光照與旋轉(zhuǎn)都具有較強(qiáng)的不變性，如圖２．２所示逡逑是提取特征點(diǎn)周圍的描述子的方案示意圖。逡逑

邐第二章視覺(jué)ＳＬＡＭ系統(tǒng)邐；邐逡逑算機(jī)在不同尺度下觀察目標(biāo)在圖像上的像素成像規(guī)律，通過(guò)如圖２．１所示的層次逡逑結(jié)構(gòu)提取不同層次的特征點(diǎn)，描述子的魯棒性則通過(guò)特征點(diǎn)周圍像素的共同方向逡逑決定，論文中論證了該描述對(duì)于光照與旋轉(zhuǎn)都具有較強(qiáng)的不變性，如圖２．２所示逡逑是提取特征點(diǎn)周圍的描述子的方案示意圖。逡逑

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本文編號(hào)：2804093