基于LDSO的机器人视觉定位与稠密建图的应用

摘要

针对基于特征点匹配的SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)系统在缺乏角点的弱纹理区域无法提取足够的特征点而导致位姿估计失败等问题,提出应用直接视觉里程计算法LDSO(Direct Sparse Odometry with Loop Closure)进行室内机器人视觉定位并结合深度估计或深度相机采集到的关键帧深度图,关键帧相机位姿,原始关键帧图像数据,点云拼接生成三维点云稠密地图,实验结果表明,机器人可在复杂环境中准确快速的定位自身位置,且算法在没有全局BA(Bundle Adjustment)的情况下通过位姿图优化显著减少了旋转,平移与尺度漂移等累积误差,算法整体性能与基于特征点匹配的SLAM系统相媲美,耗时更少,实时性更佳,在缺乏角点区域具有较强的鲁棒性.