"基于非线性优化的单目视觉与IMU融合的SLAM算法研究" - 李庆峰硕士论文

基于非线性优化的单目视觉与IMU融合的SLAM算法研究是一项针对同时定位与地图构建（SLAM）技术领域的重要研究。本文以此为背景，旨在通过对单目视觉与IMU数据融合的方式，利用非线性优化算法来提高SLAM算法的精度和稳定性。研究的目的和意义在于，通过提出新的算法，可以解决在复杂环境下SLAM算法容易受到光照变化、遮挡等问题的挑战，从而推动机器人导航、自主驾驶等领域的发展。 本文的研究主要包括以下几个方面：首先，通过对现有SLAM算法的研究，分析了单目视觉和IMU数据在SLAM中的应用现状以及存在的问题；其次，针对单目视觉和IMU数据融合的SLAM算法进行了深入的理论研究和分析，提出了一种基于非线性优化的新算法，通过优化相机位姿和地图点的三维坐标来提高SLAM的精度和鲁棒性；最后，通过大量的仿真实验和实际场景下的验证实验，验证了所提出算法的有效性和性能优势，为SLAM技术的研究和实际应用提供了有力的支持。 在本研究中，我们首先对单目视觉和IMU数据融合的SLAM算法进行了深入的理论研究和分析。针对单目视觉和IMU数据融合的SLAM算法进行了深入的理论研究和分析，通过对相机运动模型、IMU运动模型和传感器融合方法的研究，提出了一种基于非线性优化的新算法。该算法通过最小化重投影误差和IMU测量残差来优化相机位姿和地图点的三维坐标，从而提高SLAM的精度和鲁棒性。此外，我们还考虑了传感器数据的时间同步和校准等问题，进一步提高了算法的鲁棒性和可靠性。 在算法的实验验证部分，我们设计了大量的仿真实验和实际场景下的验证实验。通过与传统的单目视觉SLAM算法和其他视觉与IMU融合算法进行对比，实验结果表明，所提出的基于非线性优化的算法在定位精度和稳定性方面均取得了明显的优势。尤其是在光照变化、遮挡等复杂环境下，所提出的算法能够更好地保持定位的稳定性，具有更强的抗干扰能力。 综上所述，本文的研究成果对于推动SLAM技术在机器人导航、自主驾驶等领域的应用具有重要的意义。通过提出新的基于非线性优化的单目视觉与IMU融合的SLAM算法，本研究可以有效地提高定位与地图构建的精度和鲁棒性，为实际应用场景下的SLAM技术提供了重要的技术支撑。相信随着进一步的研究和应用，该算法将在智能导航、无人驾驶等领域发挥重要作用，推动人工智能和自动化技术的发展。