摘要：石油化工火灾火势发展快,火情易变,且时有突发险情,后果难以预料.因此,需要充分利用耐高温高压的移动机器人,进行内部侦查,查找有无人员伤亡,查明燃烧位置、形式以及面积,然后再投入充足的救援力量,以快制快,确定进攻和撤退路线.针对危险现场复杂环境,噪声大,救援迫切性要求,本文提出一套具有高鲁棒性、快速定位的单目视觉SLAM系统.主要内容是,首先,为减少危险环境中图像存在大噪声,论文提出一种基于双向匹配机制的SURF方法,在快速提取图像的点特征的同时保证了稳定可靠性.然后,在这些提取得点特征基础上,因为救援任务的迫切性,论文设计了一种融合互信息和图像信息的路标和位置更新方法,它通过不同时刻路标的互信息增益判断是否进行状态更新,来提高定位的快速性.在此基础上,设计和实现基于扩展卡尔曼滤波技术(Extended Kalman Filter,EKF)的单目视觉SLAM系统.最后,通过实验验证了本文所设计的SLAM系统具有较高可靠性和定位速度快等优点.
