移動(dòng)機(jī)器人單目視覺(jué)SLAM中環(huán)路閉合檢測(cè)問(wèn)題研究的綜述報(bào)告

移動(dòng)機(jī)器人單目視覺(jué)SLAM中環(huán)路閉合檢測(cè)問(wèn)題研究的綜述報(bào)告移動(dòng)機(jī)器人的環(huán)境感知是其實(shí)現(xiàn)自主導(dǎo)航的基礎(chǔ)和先決條件，而可靠的環(huán)路檢測(cè)技術(shù)是實(shí)現(xiàn)自主導(dǎo)航的重要技術(shù)之一。在移動(dòng)機(jī)器人單目視覺(jué)SLAM中，環(huán)路檢測(cè)是實(shí)現(xiàn)快速建圖和高精度定位的關(guān)鍵技術(shù)之一。本文對(duì)于移動(dòng)機(jī)器人單目視覺(jué)SLAM中的環(huán)路檢測(cè)問(wèn)題進(jìn)行了綜述。一、單目視覺(jué)SLAM的基本原理SLAM(SimultaneousLocalizationAndMapping)技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)移動(dòng)機(jī)器人在未知環(huán)境中同時(shí)完成自身位置定位和環(huán)境建圖。其中單目視覺(jué)SLAM（MonocularVisualSLAM）是指依靠一個(gè)RGB相機(jī)來(lái)實(shí)現(xiàn)SLAM任務(wù)。其基本流程為從圖像序列中提取特征點(diǎn)，進(jìn)行特征點(diǎn)匹配、三角化和圖像邊緣參數(shù)的計(jì)算，通過(guò)Kalman濾波或優(yōu)化方法（例如BundleAdjustment）實(shí)現(xiàn)位姿估計(jì)和地圖更新。二、環(huán)路檢測(cè)的意義與難點(diǎn)環(huán)路是地圖上的一個(gè)誤差集合，如果不及時(shí)進(jìn)行修正，則會(huì)導(dǎo)致SLAM系統(tǒng)的累計(jì)誤差越來(lái)越大，最終失效。因此，在SLAM系統(tǒng)中，環(huán)路檢測(cè)是必不可少的環(huán)節(jié)。然而，環(huán)路檢測(cè)也是SLAM中比較困難的問(wèn)題之一。常見(jiàn)的環(huán)路檢測(cè)技術(shù)主要分為兩類：基于視覺(jué)特征的方法和基于匹配的方法。三、基于視覺(jué)特征的環(huán)路檢測(cè)方法以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionNeuralNetwork,CNN）為例，CNN是一類前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其主要利用卷積核來(lái)提取圖像中的特征信息。在環(huán)路檢測(cè)中，基于CNN的方法可以使用AlexNet、VGGNet或ResNet等預(yù)訓(xùn)練的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征提取。此外，也可以通過(guò)端到端方式實(shí)現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，在實(shí)際應(yīng)用中，一般采用訓(xùn)練好的模型進(jìn)行環(huán)路檢測(cè)，還可以利用深度學(xué)習(xí)的特征學(xué)習(xí)技術(shù)，結(jié)合手工構(gòu)建的特征，進(jìn)一步提高環(huán)路檢測(cè)的準(zhǔn)確性。另一種基于視覺(jué)特征的技術(shù)是利用自我相似性的方法。通過(guò)將多張圖像分為若干個(gè)局部區(qū)域，利用旋轉(zhuǎn)不變特征描述子（例如SIFT或ORB）來(lái)描述每個(gè)區(qū)域，然后匹配這些描述子，通過(guò)計(jì)算相鄰兩張圖像的相似性，判斷是否存在環(huán)路。四、基于匹配的環(huán)路檢測(cè)方法基于匹配的方法是應(yīng)用最廣泛的一類環(huán)路檢測(cè)。基本思路是通過(guò)匹配與之前經(jīng)歷過(guò)的路線前后相鄰的圖像，找到可能存在的環(huán)路。其中最重要的步驟是特征匹配。特征匹配是指從兩張圖像中選擇對(duì)應(yīng)特征點(diǎn)的過(guò)程。通常比較常用的匹配算法有FLANN、LNS等?；谄ヅ涞沫h(huán)路檢測(cè)還有一種方式是利用全景圖像進(jìn)行檢測(cè)。全景圖像通常由多張圖像拼接而成，因此包含了更多的環(huán)境信息，可以提高環(huán)路檢測(cè)的準(zhǔn)確性。全景圖像一般會(huì)進(jìn)行多重投影的處理，在多個(gè)路徑上尋找相似的圖像片段，然后完成匹配工作。五、環(huán)路閉合檢測(cè)方法的比較目前，基于特征的方法和基于匹配的方法在環(huán)路檢測(cè)任務(wù)上都具有較好的效果。然而，兩者的優(yōu)劣點(diǎn)并不相同：基于特征的環(huán)路檢測(cè)方法優(yōu)點(diǎn)是檢測(cè)速度快、準(zhǔn)確率高，但缺點(diǎn)是特征提取的偏差和重復(fù)計(jì)算的問(wèn)題，影響檢測(cè)的準(zhǔn)確性?；谄ヅ涞沫h(huán)路檢測(cè)方法優(yōu)點(diǎn)是可以處理比較復(fù)雜的環(huán)境、對(duì)單幀圖像的特征提取和描述不敏感，但其缺點(diǎn)是需要匹配大量點(diǎn)對(duì)來(lái)實(shí)現(xiàn)環(huán)路檢測(cè)，當(dāng)環(huán)路覆蓋面積過(guò)大時(shí)會(huì)帶來(lái)計(jì)算機(jī)硬件壓力。總之，基于特征的檢測(cè)方式適用于快速封閉環(huán)路；而基于匹配的檢測(cè)方式能夠更好地適用于長(zhǎng)時(shí)間的環(huán)路檢測(cè)。六、結(jié)語(yǔ)環(huán)路檢測(cè)是單目視覺(jué)SLAM中的核心技術(shù)之一，主要是通過(guò)特征匹配或全景圖拼接等技術(shù)方法實(shí)現(xiàn)