基于图优化的移动机器人视觉SLAM

针对目前移动机器人视觉SLAM(simultaneous localization and mapping)研究中存在的实时性差、精确度不高、无法稠密化建图等问题,提出了一种基于RGB-D数据的实时SLAM算法。在本算法前端处理中,采用了鲁棒性与实时性更好的ORB特征检测。利用RANSAC算法对可能存在的误匹配点进行剔除完成初始匹配,对所得内点进行PNP求解,用于机器人相邻位姿的增量估计。在后端优化中,设计了一种遵循图优化思想的非线性优化方法对移动机器人位姿进行优化。同时结合闭环检测机制,提出了一种点云优化算法,用于抑制系统的累积误差,进一步提升位姿与点云的精确性。实验验证了本文所提方法能够迅速、准确地重构出稠密化的三维环境模型。