仿人机器人视觉里程计的误差修正与发展趋势

本文档主要探讨了在仿人机器人领域中实现实时里程计的问题，尤其是在基于物体路标的定位方法方面。移动机器人自定位是一个关键任务，对于提高机器人性能、降低成本和增强实用性至关重要。传统的轮式机器人里程计如UMBmark校准法、最小二乘法和路径比较法等，虽然在早期有着较高的精度，但由于累积误差问题，需要定期校正模型参数以维持其性能。 然而，随着仿人机器人技术的发展，尤其是双足行走的机器人，它们的运动模型更为复杂，仅依赖于编码器和IMU已无法满足高精度的需求。此时，视觉里程计和视觉SLAM技术成为研究热点。ORB-SLAM利用非线性优化和回环检测来校正视觉里程计的误差，而SVO则结合特征点法和直接法提升了实时性能。为了进一步解决单目视觉里程计的尺度不确定性，研究者开始集成IMU，形成了视觉惯性里程计（VIO），如OKVIS等。 文中提到，通过引入人工神经网络，可以实现对里程计模型的直接估计，这种方法更具鲁棒性和普适性，降低了对模型参数的依赖。同时，利用自适应扩展卡尔曼滤波（AEKF）来估计系统误差参数，为仿人机器人提供了更精准的定位解决方案。这对于在复杂环境中的导航和协作任务至关重要，因为仿人机器人在日常生活和工作场景中与人类互动的能力日益增强。 总结来说，本文档深入讨论了如何通过结合多种传感器数据、先进算法和自适应误差修正技术，实现仿人机器人在实际环境中的实时里程计，并强调了视觉里程计技术在解决其复杂运动模型误差问题中的核心作用。这对于未来仿人机器人技术的发展以及在人工智能、机器人协作和自主导航领域的应用具有重要意义。