基于ORB-SLAM的移动机器人嵌入式实现及优化

简介：
本研究探讨了在移动机器人上采用ORB-SLAM算法进行实时定位与地图构建，并对其在嵌入式系统中的性能进行了优化。通过改进，显著提升了系统的运行效率和稳定性，在资源受限环境下仍能保持高精度的自主导航能力。 ORB-SLAM（基于ORB特征识别的同时定位与地图构建系统）是一种广泛使用的SLAM算法，它依赖于ORB特征进行图像匹配和三维空间重建。然而，原版ORB-SLAM的代码并不适合在资源有限的嵌入式开发板上运行，并且生成的点云图过于稀疏，难以满足机器人路径规划的需求。 针对上述问题，《基于ORB-SLAM的移动机器人嵌入式实现与优化》这篇文章提出了一系列改进策略： 1. **精简代码**：删除了PC端Linux系统中不必要的轨迹、点云图和依赖库，并保留并优化了src和include目录下的C++代码，以适应资源受限的嵌入式环境。 2. **移植关键库**：在嵌入式平台上通过JNI（Java Native Interface）调用改进后的C++代码，并引入OpenCV（用于图像处理）、g2o（用于图优化）、DBoW2（用于数据库操作）和Eigen（用于线性代数计算）等依赖库，以支持ORB-SLAM的核心功能。 3. **地图表示法转换**：利用关键帧数据生成栅格地图。相比于点云图，栅格地图占用存储空间更小且能直观地展示环境布局情况，有利于路径规划的进行。 4. **实时轨迹显示**：添加了实时轨迹显示的功能，使机器人的运动路径可以得到即时呈现，增强了系统的可视化和实用性。 经过优化后，ORB-SLAM系统成功移植到了嵌入式开发板上，并且硬件要求和成本显著降低。此外，所构建的栅格地图精度控制在±0.5 m范围内，大幅提升了SLAM性能。这些改进对于实现移动机器人在复杂环境下的自主导航具有重要意义。 通过上述方法，《基于ORB-SLAM的移动机器人嵌入式实现与优化》不仅解决了ORB-SLAM在资源受限设备上的运行问题，并且提高了系统的实用性和效率，为后续研究提供了新的思路和技术支持。