一种改进ORB特征匹配的半稠密三维重建ORB-SLAM算法

视觉SLAM技术的目标是建立完善的地图及估计更精确的相机位姿。为了构建更加详细完整的三维地图,文中提出一种改进ORB特征匹配的半稠密三维重建ORB-SLAM算法来实现环境稀疏三维点云地图的构建。所提方法在ORB-SLAM算法的基础上,增加半稠密建图线程,建立半稠密三维点云地图,利用SURF特征匹配算法尺度不变性的特点改进了ORB特征匹配。在TUM RGBD数据集中进行的仿真实验结果表明,与ORB-SLAM算法相比,采用改进ORB-SLAM算法建立的三维地图能更加直观地显示出环境中物体的轮廓,特征匹配精度也有所增加。最后,应用两组数据集验证了算法的一致性。

一种融合深度相机与激光雷达的室内移动机器人建图与导航方法

为解决室内移动机器人导航过程中容易碰撞障碍物的问题,本文提出一种融合深度相机和激光雷达的室内移动机器人建图与导航方法,在机器人底盘上安装激光雷达、深度相机和里程计,利用Gmapping算法进行室内二维地图构建,同时用ROS中depthimagetolaserscan功能包对深度图像进行二维投影,生成的二维栅格地图与激光雷达所建的地图进行融合。实验证明该方法使建立的地图更加完善,提高了室内移动机器人检测周围障碍物的能力和自主导航的能力。