多目视觉与惯导融合SLAM算法的研究与应用

"该资源是一篇由中国科学技术大学的张超凡撰写的博士学位论文，主题为‘基于多目视觉与惯导融合的SLAM方法研究’，由刘勇研究员指导，完成于2019年5月。论文主要探讨了如何在室内复杂环境中，通过结合多摄像头视觉信息和惯性测量单元（IMU）数据，实现Simultaneous Localization and Mapping (SLAM)技术的优化。文中可能涉及了特征点法视觉SLAM的算法设计，以及如何通过CPU的多线程流水线处理来解决计算负载不平衡问题，从而提高计算效率。通过实验分析，证明了提出的融合算法在室内导航和定位中的有效性。" 这篇论文详细研究了SLAM算法在室内复杂环境中的应用，特别是在融合多目视觉和惯导数据方面。SLAM是机器人自主导航和移动的重要技术，它允许机器人在未知环境中同时建立地图并定位自身位置。论文可能涵盖了以下几个关键知识点： 1. **多目视觉SLAM**：利用多个摄像头捕获的图像来获取环境的三维信息，提高定位和建图的精度和鲁棒性。 2. **特征点法**：在视觉SLAM中，通过检测和匹配图像中的特征点来估计相机的运动，如SIFT、SURF或ORB特征。 3. **惯性测量单元（IMU）**：提供机器人的加速度和角速度信息，有助于连续且实时地估计姿态变化。 4. **多线程流水线处理**：通过并行计算技术优化计算流程，平衡计算负载，提高算法执行效率。 5. **数据融合**：将视觉信息与惯性数据融合，利用两者的互补性，解决视觉SLAM在光照变化、纹理贫乏环境下的挑战，同时减少IMU漂移。 6. **室内复杂环境**：在有动态物体、遮挡和光照变化的室内环境中，SLAM算法需要具备良好的适应性和稳定性。 7. **实验分析**：论文可能包含了实验结果和对比，以验证提出的融合算法在实际应用中的效果和优势。 8. **原创性和授权声明**：作者确认论文为原创成果，并授权学校使用，包括送交相关数据库、公开查阅和借阅等。 通过对这些知识点的深入研究，论文可能为多传感器融合的SLAM算法提供了新的理论和技术支持，对机器人导航和自动驾驶等领域具有重要意义。