基于稀疏直接法和图优化的移动机器人SLAM

针对目前移动机器人同时定位和三维稠密地图构建算法中存在的计算复杂、实时性差的问题,提出一种基于RGB-D数据的实时的同时定位与地图构建（SLAM）算法。首先提取RGB图像中的FAST特征点,并计算特征点的3D位置,接着采用直接法最小化光度误差来估计相机的位姿变换,然后根据位姿变换的大小提取关键帧。为了减小移动机器人运动过程中的累积误差,提出基于词袋模型的闭环检测方法,并采用通用图优化（g2o）框架进行位姿图优化。实验结果表明,所提算法能够大大提高SLAM系统的实时性,并构建稠密化的三维环境地图。