分类号学号M********* 学校代码10487 密级
硕士学位论文
用于水平地面导航的
VI-SLAM算法的设计与实现
学位申请人：万裕琳
学科专业：软件工程
指导教师：区士颀讲师
答辩日期：2018.12.20
A Thesis Submitted in Partial Fulfillment of the Requirements
for the Degree for the Master of Engineering
Design and Implementation of a Level Ground Navigation VI-SLAM Algorithm
Candidate: Wan Yulin
Major: Software Engineering
Supervisor: Ou Shiqi
Huazhong University of Science & Technology
Wuhan 430074, P.R.China
October, 2018
独创性声明
本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除文中已经标明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。
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日期：年月日
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保密□，在年解密后适用本授权书。
本论文属于
不保密□。
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学位论文作者签名：指导教师签名：
日期：年月日日期：年月日
摘要
同步定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping，SLAM)算法是近年来的热门研究方向，该算法已被广泛使用于室内和室外环境中的自主机器人探测。一个基于SLAM的移动机器人的主要应用领域是生活辅助(Ambient Assisted Living，AAL)。移动机器人通过支持或指导行动不便的人在室内环境中移动，在AAL中发挥重要作用。通过同时使用惯性传感器(Inertial Measurement Unit，IMU)和摄像头，VI-SLAM(Visual-Inertial SLAM)算法已成为此类机器人的重要组成部分。这些AAL机器人代表了一种典型的情况，即机器人在地面上运动时仅和地面导航任务有关。针对这种情况，本文设计并实现了一种用于水平地面导航的VI-SLAM算法。
该算法在开源算法ORB-SLAM的基础上进行改进和再开发，主要是针对水平地面导航的特点选择了合适的描述子以及增加了对IMU信息的处理。为了优化在水平地面导航场景中的参数配置，针对AAL机器人的移动特点，比较了三种不同的特征描述子在该运动环境下的表现并到了最适合该条件的描述子。同时，由于单目相机的SLAM算法有一个难以避免的缺陷，即尺度不确定，而IMU惯性导航存在漂移的问题，我们增加了对IMU信息进行处理的功能，使用紧耦合的方法同时使用视觉图像信息和IMU信息进行定位，在得到较为准确的定位效果的同时，保证了较低的使用成本。
通过运行EUROC数据集并对估计出的位姿信息进行对比，可以发现我们开发的VI-SLAM算法相较于ORB-SLAM和VINS-mono，有更好的定位精度，在水平地面导航的情况下有更好的表现。
关键词：VI-SLAM AAL ORB-SLAM IMU 水平地面导航
3d地图实景地图
ABSTRACT
Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) algorithm is a hot research direction in recent years. It has been widely used in autonomous robot detection in indoor and outdoor environments. The main application area of a SLAM-based mobile robot is Ambient Assisted Living (AAL). Mobile robots play an important role in AAL by supporting or guiding people with reduced mobility to move indoors. By using both Inertial Measurement Unit (IMU) and camera, VI-SLAM (Visual-Inertial SLAM) algorithm has become an important part of such robots. These AAL robots represent a typical situation where the robot is only involved in ground navigation tasks when moving on the ground. In response to this situation, this paper designs and implements a VI-SLAM algorithm for level ground navigation.
The algorithm is improved and re-developed based on the open source algorithm ORB-SLAM. It mainly selects the appropriate descriptors for the characteristics of level ground navigation and increases the processing of IMU information. In order to optimize the parameter configuration in the lev
el ground navigation scene, we compare the performance of the three different feature descriptors in the motion environment for the moving characteristics of the AAL robot and find the descriptor that is most suitable for the condition. At the same time, because the SLAM algorithm of the monocular camera has an inevitable defect, that is, the scale is uncertain, and the IMU inertial navigation has drift problem, we have added the function of processing the IMU information, and using the tight coupling method to simultaneously use the visual image. Information and IMU information are positioned to ensure a relatively low cost of use while achieving a more accurate positioning effect.
By running the EUROC datasets and comparing the estimated pose information, we can find that the VI-SLAM algorithm we developed has better positioning accuracy than the

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