双目视觉驱动的室内移动机器人SLAM技术研究综述

本文主要探讨了基于双目视觉的室内移动机器人Simultaneous Localization And Mapping (SLAM) 技术的研究。随着科技的不断进步，移动机器人作为自动化和智能化的重要代表，其在各种应用领域的需求日益增长，特别是室内导航系统的发展。SLAM技术作为核心组件，旨在让机器人在未知环境中实时定位自身并构建环境地图，这对于自主机器人、无人驾驶等领域至关重要。 双目视觉作为移动机器人感知环境的主要手段之一，通过模拟人类双眼观察世界的机制，提供了丰富的深度信息。该研究利用双目相机捕捉立体图像，结合视觉里程计（Visual Odometry，VO）和全局定位算法，如扩展卡尔曼滤波器（Extended Kalman Filter，EKF）或粒子滤波（Particle Filter），实现精确的位姿估计和地图构建。 在室内环境中，双目视觉面临的主要挑战包括光照变化、纹理缺失以及结构相似性引起的视觉冗余。论文详细介绍了如何处理这些挑战，例如通过深度学习方法增强纹理特征提取，或者采用多种传感器融合来提高鲁棒性。同时，SLAM算法还需解决数据关联问题，确保正确匹配和融合来自不同时间步的视觉信息。 刘鹏涛在其硕士学位论文中，针对以上问题进行了深入研究，并可能探讨了特定的算法优化策略、误差分析以及实验验证，以评估双目视觉SLAM系统的性能。通过实际应用场景的仿真和实验，论文可能展示了这种技术在诸如家庭服务机器人、仓库自动化或者智能办公室中的潜力。 这篇论文不仅涵盖了理论基础，还包含了实际应用的探讨，对于理解双目视觉在室内移动机器人SLAM领域的最新进展和技术细节具有很高的参考价值。同时，它也表明了研究者在解决复杂视觉感知和导航问题上的创新思考和实践。