视觉SLAM算法在移动机器人中的研究与应用

"基于视觉的移动机器人SLAM算法研究1" 本文深入探讨了移动机器人领域中的一个核心问题——基于视觉的Simultaneous Localization and Mapping (SLAM)算法。SLAM技术对于实现机器人自主导航和定位至关重要，它允许机器人在未知环境中同时建立地图并确定自身位置。该研究由2015级机械电子工程专业的研究生杨林志完成，在导师宁静副教授的指导下进行。 论文首先对SLAM技术的发展历程和当前的研究现状进行了全面的分析和总结，概述了SLAM在机器人领域的重要地位以及其面临的挑战。接着，作者聚焦于扩展卡尔曼滤波器（EKF）为基础的SLAM算法，这是一种广泛应用的SLAM解决方案。通过对EKF-SLAM的深入研究，作者提出了使用自适应渐消扩展卡尔曼滤波的方法来改进算法，旨在提高其在动态环境下的定位精度和鲁棒性。经过实验对比，验证了改进算法的性能优势。 接下来，论文详细探讨了基于滤波器的单目视觉SLAM方法。作者将自适应扩展卡尔曼滤波技术应用于单目视觉SLAM，通过实验验证了这种方法在处理单目图像信息时的有效性和准确性。此外，还对图像特征提取方法进行了实验比较，分析了不同方法对SLAM性能的影响。 在双目视觉SLAM方面，论文深入分析了双目视差测距原理，这是双目视觉SLAM的基础。作者阐述了视觉里程计的实现原理，并对比了三种主流的图像特征提取方法，为选择适合的特征匹配策略提供了理论依据。最后，通过使用公开数据集和实际室内环境的测试，对双目视觉SLAM算法进行了详尽的实验分析，结果显示，这种基于双目视觉的SLAM系统能有效提升机器人的定位和建图能力。 这篇硕士论文为视觉SLAM算法的研究提供了新的见解和改进方案，不仅加深了对现有SLAM算法的理解，也为未来移动机器人自主导航技术的发展提供了有价值的参考。