無人車基于雙目視覺室外即時(shí)定位與地圖構(gòu)建.pdf

1、近年來移動(dòng)機(jī)器人技術(shù)得到了快速發(fā)展，尤其是無人駕駛車技術(shù)更是引起了國內(nèi)外學(xué)者的關(guān)注。無人駕駛車要想完成自主導(dǎo)航、環(huán)境探索等任務(wù)，首先要具有并行進(jìn)行自主定位和環(huán)境地圖構(gòu)建的能力，這就是移動(dòng)機(jī)器人領(lǐng)域一直備受關(guān)注的同時(shí)定位與地圖構(gòu)建(Simultaneous Localization and Mapping，SLAM)問題。在面向大范圍室外環(huán)境的SLAM研究中，基于圖的方法是當(dāng)前的研究熱點(diǎn)。圖中的節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)無人車在不同時(shí)刻的位姿，圖中的邊代表

2、了不同位姿間的空間約束關(guān)系。本文針對(duì)基于圖的SLAM的前端構(gòu)圖、閉環(huán)檢測及后端優(yōu)化三個(gè)環(huán)節(jié)展開系統(tǒng)研究。
　　為了給無人駕駛車提供連續(xù)位姿序列，研究中采用基于雙目視覺系統(tǒng)進(jìn)行立體視覺圖像匹配，計(jì)算出無人車連續(xù)位姿間的旋轉(zhuǎn)平移關(guān)系，并以此為基礎(chǔ)完成優(yōu)化前的位姿拓?fù)涞貓D構(gòu)建。無人駕駛車在行駛中需要進(jìn)行在線閉環(huán)檢測以提供額外的空間約束，從而實(shí)現(xiàn)位姿拓?fù)涞貓D的優(yōu)化。本文采用了一種基于ORB圖像特征和BoW模型的閉環(huán)檢測算法，并利用時(shí)間連續(xù)

3、性約束和幾何一致性約束來避免錯(cuò)誤的閉環(huán)匹配對(duì)，從而提升閉環(huán)匹配的正確率。位姿拓?fù)涞貓D的后端優(yōu)化采用了經(jīng)典的高斯-牛頓優(yōu)化方法，并且在迭代過程中充分考慮了系統(tǒng)信息矩陣的稀疏性。利用稀疏的Cholesky分解對(duì)矩陣方程進(jìn)行求解，提高了計(jì)算速率。最終實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)誤差的最小化，得到一幅校正的無人車位姿極大似然拓?fù)鋱D。
　　為了驗(yàn)證本文研究方法的有效性，利用實(shí)驗(yàn)室自主研發(fā)的Smart-Cruiser無人駕駛車平臺(tái)在校園環(huán)境進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果