复杂环境下的视觉同时定位与地图构建

《复杂环境下的视觉同时定位与地图构建》 视觉同时定位与地图构建（SLAM）是机器人和计算机视觉领域的基本问题，旨在未知环境中实现定位自身方位并同时构建环境三维地图，广泛应用于增强现实、虚拟现实、机器人和无人驾驶等领域。 **复杂环境下的挑战及解决方案：** 1. **大尺度场景处理**：提出了高效非连续特征跟踪法（ENFT-SFM），能够高效处理大尺度场景下的循环回路和多视频序列。 2. **动态场景处理**：研发了基于单目视觉的RDSLAM算法，能够在动态场景下稳定工作。 3. **快速运动与强旋转处理**：提出了RKSLAM算法，可实时运行在移动设备上，适应快速运动和强旋转场景。 4. **实时与高精度处理**：ENFT-SLAM算法实现了大尺度场景下的实时稳定工作和在线回路闭合。 **SLAM常用传感器**： - 红外传感器：适用于近距离感应，如扫地机器人。 - 激光雷达：包括单线、多线等类型。 - 摄像头：单目、双目、多目等，普通手机摄像头也可作为传感器。 - 惯性传感器（IMU）：广泛应用于智能手机中。 **SLAM的应用场景**： 1. **无人驾驶**：MobileEye、特斯拉等无人车方案以摄像头为主；Waymo项目采用高精度激光雷达构建地图。 2. **虚拟/增强现实（VR/AR）**：基于SLAM技术的Inside-Out方案，无需预先布置环境传感器，支持大范围移动定位，当前多数VR头盔采用Outside-In方案，存在活动范围受限的问题。 **视觉SLAM的优势**： - 硬件成本低廉。 - 小范围内定位精度较高。 - 无需预先布置场景。 **视觉SLAM的基本原理**： 基于多视图几何和投影函数，通过特征跟踪、相机姿态恢复与场景三维结构恢复构建环境地图。