单目视觉与IMU融合的SLAM技术研究：自主控制与鲁棒性提升

本篇硕士学位论文主要探讨了"基于单目视觉与IMU结合的SLAM技术研究"。SLAM，即Simultaneous Localization and Mapping，是一种关键的机器人技术，它旨在实现在移动机器人中的实时定位和环境建图，这对于机器人的自主导航和智能决策至关重要。近年来，随着三维计算机视觉算法的进步，基于视觉的SLAM方法备受关注，但由于其对环境特征的依赖性以及在纹理缺失、动态场景和高速运动情况下性能受限，研究者开始寻求解决方案。 论文作者李建禹在哈尔滨工业大学进行的研究中，着重考虑了如何融合单目视觉传感器和惯性测量单元（IMU）的优势。单目视觉因其直观易获取图像信息而被广泛应用，但其帧率低和对环境依赖性强的问题限制了其在动态场景中的表现。相比之下，IMU能提供连续、高频率的角速度和加速度数据，对光照变化和快速运动不敏感，这使得它成为视觉传感器的有效补充。 论文提出了一种结合单目视觉与IMU的SLAM方法，旨在提高系统的鲁棒性和适应性。这种融合方法可能包括了以下关键技术： 1. **多模态数据融合**：通过融合来自视觉传感器的图像信息和IMU的运动数据，可以增强SLAM系统的稳定性，尤其是在环境变化或光照条件不佳时。 2. **特征匹配与稠密重建**：利用单目视觉的特征检测和匹配能力，结合IMU数据校正，可以在纹理不足的情况下进行相对稳定的位姿估计。 3. **滤波器或优化器**：可能采用了如粒子滤波、扩展卡尔曼滤波或优化算法（如图优化），以整合和融合来自不同传感器的数据，实时更新机器人状态和地图。 4. **动态模型和障碍物处理**：对于动态场景，可能引入动态建图模型和障碍物检测机制，确保在复杂环境中SLAM的准确性。 5. **误差补偿与鲁棒性设计**：针对视觉传感器和IMU各自的噪声和不确定性，论文可能会探讨相应的校准和误差补偿策略，以提高整个系统的整体性能。 这篇论文深入研究了如何通过将单目视觉和IMU的优势结合起来，提升SLAM技术在移动机器人领域的应用，特别是在难以利用视觉特征的场景中。该研究不仅对现有技术有所改进，还可能为未来智能机器人在动态、复杂环境下的自主导航提供理论支持和实践案例。