室内环境双目视觉与激光雷达定位建图技术研究

"这篇论文是西南交通大学2015级硕士研究生简明的学位论文，研究主题聚焦于基于点线特征的室内环境双目视觉定位和2D激光雷达建图技术。该研究在SLAM（Simultaneous Localization And Mapping，同时定位与建图）领域展开，旨在解决机器人或移动设备在未知室内环境中的定位与地图构建问题。 论文首先介绍了室内环境中，特别是通过双目视觉系统进行定位的重要性。双目视觉定位依赖于对图像中的点和线特征的提取和匹配，这些特征能够提供关于环境深度的信息。作者提出了一种新的方法，直接从双目立体相机的左右目配对线段端点的像素坐标计算3D空间中的普吕克坐标，并对此进行了数学证明，提高了定位的精度和效率。 接着，论文阐述了针对双目相机视野内横向趋近水平的配对线段的3D空间参数化方法，这一方法有助于更准确地捕获室内结构，如墙壁和地板的边缘，对于室内环境的理解和定位具有重要意义。 在特征匹配方面，论文提出了一个鲁棒的3D空间线段特征与2D图像线段特征匹配的算法，这个算法增强了在复杂或变化光照条件下的匹配性能，减少了错误匹配的可能性。 此外，论文还首次从导数界限定义形式出发，对线特征的重投影误差关于相机位姿的雅可比矩阵进行了推导，这是优化定位算法的关键步骤，它能帮助改进位姿估计的稳定性，并减少定位误差。 这篇论文在SLAM领域的研究中，为双目视觉定位和2D激光雷达建图提供了创新性的技术和理论支持，对于推动室内导航和自主系统的研发具有实际应用价值。"