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针对大尺度场景的高效SLAM方法.docx
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2023-02-23
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针对大尺度场景的高效SLAM方法.docx
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摘要
针对现有各类同步定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)方法的效
率与精度问题,本文提出了一种适用于大尺度场景且鲁棒高效的 SLAM 方法。该方法使用直接优化
与特征匹配融合定位算法提高 SLAM 过程的鲁棒性,采用图优化算法融合多源数据,并结合高效率
联合稀疏优化方法,扩大 SLAM 系统处理的场景规模。此外,通过采用回环检测策略,有效抑制了
重建过程中场景漂移现象的出现。通过对 3 个大尺度场景进行同步定位与地图构建实验,验证了本
方法的有效性。相较于既有 SLAM 方法,该方法的三维重建效率获得了成倍提升。
Abstract
Aim at problems on efficiency and precision of existing simultaneous localization and
mapping (SLAM) method, this paper proposes a robust fast SLAM method for large-
scale scenario. Firstly, direct optimization and fuse positioning algorithm for feature
matching are adopted to make SLAM process robust. Then, graph optimization
method is applied to fuse multi-source data. Finally, by using efficient joint sparse
optimization method, scene scale of SLAM system is extended. Additionally, scene
drift during the reconstruction is suppressed by loop detection strategy. From 3D
reconstruction practices in three large scenarios, effectiveness of the proposed
method is proved, and compared to the existing SLAM method, reconstruction speed
of the method is obviously promoted.
译
关键词
三维重建; 同步定位与地图构建; 图优化; 稀疏优化; 回环检测
Keywords
3D reconstruction; simultaneous localization and mapping; graph
optimization; sparse optimization; loop detection
译
三维重建方法主要可分为主动式方法与被动式方法两类,主动方法又称距离数据方法,即在给定深
度图的前提下,通过数值逼近重建物体的三维轮廓,并创建出物体在环境场景中的真实模型
[1]
。具
体地,深度图可以通过机械或辐射式测距仪主动探测待测物体获得,使用深度计获取转台上旋转物
体的距离即是一个简单的实例。被动式方法则无需主动干扰被重建的物体,通过直接使用光学传感
器捕捉物体图像,随后通过图像理解推断物体的三维结构
[2]
。通常情况下直接使用单目相机、双目
相机、RGB-D 相机等可见光图像传感器进行采集。比较上述两类方法,主动式方法的特点在于信
息采集与重建过程简单、直观,但效率较低,适用于小型物体的精细模型构建;被动式方法的主要
特点是效率更高,可用于大范围场景模型构建,但其难点在于图像理解推断过程较复杂,且模型构
建质量与其三维重构算法紧密相关。
随着无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)的高速发展与广泛应用,使用无人机平台实现大范
围目标场景的三维重建成为可能。相较于传统摄影平台,UAV 体积小、成本低、隐身性好、灵活
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