移动机器人的视觉SLAM闭环检测及路径规划探讨1

简介：
本文深入探讨了移动机器人在执行任务时利用视觉SLAM技术进行闭环检测与路径规划的方法，旨在提高其自主导航能力。通过分析当前算法的优势和局限性，提出了优化建议，为未来研究提供参考方向。 随着科技的快速发展，ARVR、机器人及无人驾驶汽车等领域涌现出众多高新技术产品，这些技术的发展离不开一系列复杂的技术支持。视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）是其中的核心之一，它涉及到机器人的自主导航与环境理解能力。 本论文主要探讨了视觉SLAM系统中的两个关键问题：闭环检测和路径规划。闭环检测在视觉SLAM中至关重要，用于解决机器人长时间运行时定位估计的漂移问题。通过识别并校正闭环可以消除这种漂移现象，确保轨迹及地图的一致性。传统的基于特征的方法如视觉词袋模型（BoVW）虽然适用于某些场景，但在复杂环境中可能效果不佳且耗时较长。受此启发，本研究提出了一种利用卷积神经网络（CNN）直接提取图像特征的新方法。预训练的CNN模型能够提供更通用的特征表示，在实验中发现POOL5层提供的描述符能实现最佳的效果；通过计算图像间的欧氏距离构建相似性矩阵进行闭环检测。 在自主建图方面，论文提出了一种结合局部和全局快速扩展随机树（RRT）边界检测算法。这种方法可以高效地找到已知区域与未知区域的交界点，有助于机器人建立环境地图。完成地图创建后，采用有偏RRT（Bias-RRT）及动态窗口方法（DWA）相结合的方式进行路径规划，在获取全局导航路线的同时给出局部速度指令，使机器人的移动更加平稳快速。该算法通过ROS工具箱验证，并与A*和迪杰斯特拉算法进行了比较，结果显示提出的路径规划策略具有更平滑的轨迹以及更高的计算效率。 综上所述，本研究在视觉SLAM闭环检测及机器人自主导航方面取得了显著进展：引入深度学习技术提高了特征提取的速度和鲁棒性；提出了一套高效的边界检测与路径规划方法。这些研究成果不仅丰富了SLAM理论体系也为实际应用提供了强有力的技术支持。