融合IMU的視覺SLAM系統研究

趙永達

摘要??? 基于特征點法的視覺SLAM系統在運行的過程中，運動過大，環境特征過少都會影響SLAM系統的運行效果。針對這個問題，提出了一種融合IMU的視覺SLAM系統。首先，提取關鍵點，并結合PNP與G2O方法估計相機的最優位姿，并構建地圖。然后，統計當前幀關鍵點數量，若特征點足夠少，特征點法無法估計相機的位姿變化，則結合陀螺儀與輪式里程計估計位姿;最后，如果特征點數量增加，提取關鍵特征，結合PNP與G2O的方法估計相機位姿的變化。通過實驗可以看出融合IMU的視覺SLAM系統，可以準確的估計相機相機的位姿變化。

【關鍵詞】特征點法 IMU 陀螺儀 輪式里程計

近年來，同時定位與地圖構建（Simultaneous Localization And Mapping，SLAM）發展迅速涌現了大量優秀成果，如基于直接法SVO，以及基于特征點法的ORB-SLAM.CNN也被引入到了SLAM系統中，但以上的方法過于依賴圖像數據，如果獲取的圖像中關鍵點不容易提取，將嚴重影響算法的準確性。

因此，本文提出一種融合IMU的SLAM算法。本方法首先按照特征點法估計位姿，當特征點變少時，結合輪式里程計以及陀螺儀估計位姿的變化，并構建地圖。

1 算法簡介

融合IMU的視覺SLAM算法首先獲得一幀幀描述環境信息的圖像，包括彩色圖像和深度圖像，并對彩色圖像提取關鍵特征，通過PNP與G2O結合的方法估計相機的位姿變化。如果提取關鍵特點數量少時，采用IMU方法計算位姿。通過點云拼接構建地圖。

2 關鍵特征法估計位姿

使用ORB算法提取圖像特征，提取關鍵特征的同時，統計關鍵點的個數，如果某一幀圖像提取關鍵點的個數小于50，則使用IMU計算位姿。在提取關鍵特征的同時，對關鍵特征進行簡單的優化，ORB特征的提取分為提取Fast關鍵點和計算Brief描述子兩個部分，在獲取相鄰兩幀圖像的匹配點的同時，統計所有匹配點中最小的海明距離d。對匹配點進行簡單的優化，如果一對匹配點的海明距離大max（3d，40），認為該匹配點對不合格，從匹配結果中刪除該匹配點對。按照該方法驗證所有的匹配點對。

對于空間中的任意一個點P，用其次坐標表示為（x，y，z，1），P點投影到不同的圖像中表示為

公式

，相機的位置和姿態表示為R、t，K為相機內參，得到關系：，可以看出[R|t]矩陣有12個未知量，因此取至少六個點，通過SVD分解可求得[R|t]。由于存在觀測噪聲，計算相機位姿會產生重投影誤差。通過將誤差求和構建最小二乘問題，誤差項表示如（1）所示，通過G2O方法，估計最優位姿ξ。

公式

3 IMU方法估計位姿

采用IMU方法可以將位姿表示為特殊歐式群：

其中T是線性坐標，T的左上角為旋轉矩

陣R，右側為平移向量t，SO（3）是特殊正交群，

可以表示為

公式

表示空間中的坐標點。

4 實驗結果分析

運行融合IMU的視覺slam系統，估計相機的位姿，并對相機的真實位置進行記錄。實驗運行在系ubuntu14.04系統上，4核的cpu型號為Intel（R）Core（TM）i5-5200U，內存大小為8GB，顯卡的型號是Intel（R） HD Graphics 5500。運行結果如圖1所示。其中藍色曲線為相機的真是運動軌跡，紅色曲線為

融合IMU的視覺SLAM系統的估計結果。綠色曲線為ORB特征點法估計的軌跡。

5 結束語

通過實驗可以看出由于相機運動到特征點較少的地方，特征點法的位姿估計，產生了較大的誤差。本文提出的融合IMU的視覺SLAM系統，可以較準確的估計位姿，具有更好的穩定性。

參考文獻

[1]Mur-Artal R， Montiel J M M， Tardos J D. ORB-SLAM： a Versatile and Accurate Monocular SLAM System[J]. IEEE Transactions on Robotics， 2015， 31（5）：1147-1163.

[2]Forster C， Pizzoli M， Davide Scaramuzza*. SVO： Fast Semi-Direct Monocular Visual Odometry[C]// IEEE International Conference on Robotics and Automation （ICRA）， Hong Kong， 2014. IEEE， 2014.

[3]張攀.慣性傳感器輔助的立體視覺SLAM實現[D].廈門大學，2013.

[4]王澤華，梁冬泰，梁丹等.基于慣性/磁力傳感器與單目視覺融合的SLAM方法[J].機器人，2018，40（06）：933-941.

[5]顧照鵬，董秋雷.基于部分慣性傳感器信息的單目視覺同步定位與地圖創建方法[J].計算機輔助設計與圖形學學報，2012，24（02）：155-160.

[6]周紹磊，吳修振，劉剛等.一種單目視覺ORB-SLAM/INS組合導航方法[J].中國慣性技術學報，2016，24（05）：633-637.