利用RGB-D相机的数据进行SLAM算法研究

简介：
本研究聚焦于基于RGB-D相机的SLAM（同步定位与建图）技术，旨在通过结合深度信息和颜色数据来提升机器人或自主系统在复杂环境中的实时定位与地图构建能力。 本段落提出了一种基于RGB-D相机数据的机器人同步定位与地图构建（SLAM）算法方案，实现了室内环境三维稠密点云地图的快速构建。首先在RGB图中提取均匀化的ORB特征，并采用暴力匹配方式结合随机采样一致性（RANSAC）算法得到优化后的匹配结果；接着利用PnP方法求解连续帧之间的相机位姿变换关系，并通过非线性优化方法进一步优化该位姿变换矩阵，同时选择关键帧并将这些关键帧送入后端处理。在后端部分采用位姿图优化技术，借助g2o工具箱进行全局位姿的优化工作；最后利用得到的位姿变换矩阵将当前帧点云转换到世界坐标系中，从而构建出三维稠密点云地图。 该方案具有成本低廉的优势，仅需一个深度相机作为传感器。实验采用的是TUM数据集中的RGB-D数据，在测试过程中发现每帧数据平均处理时间仅为0.182秒，表明算法能够快速建立全局一致的室内环境三维地图。