基于几何约束的室内动态环境视觉SLAM

摘要

同时定位与地图创建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)作为自主移动机器人的基本功能,近年来已成为机器人领域的研究热点.然而现有视觉SLAM算法大多将外部场景作为静态假设,忽略了环境中运动物体对SLAM系统精度的影响,影响SLAM系统在实际环境中的应用.鉴于此,提出一种适用于动态场景的鲁棒视觉SLAM算法,以ORB-SLAM2框架RGB-D模式为基础,在前端添加一种基于几何约束的动态检测方法.首先对场景中的动态特征点利用一种几何约束方法进行粗滤除,然后将剩余的特征点作为改进随机抽样一致算法(Random Sample Consensus,RANSAC)的样本点估算稳定的基本矩阵,使用极线几何滤除场景中真正的动态特征点.最后对改进系统在TUM数据集上进行测试,结果表明改进系统可以有效提高ORB-SLAM2系统在高动态场景中的性能.