基于ROS 的ORB-SLAM2 建圖算法研究

姜衍超，李天順，孫佳東，朱建軍

（吉林化工學院 信息與控制工程學院，吉林吉林，132022）

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同步定位與地圖構建（SLAM）[1]技術自出現以來，始終是計算機視覺和機器人領域的重點研究內容之一，國內外高科技企業一直保持對其高度關注。SLAM 技術不僅能夠實現地圖的構建，還可以實時估計機器人的位置。視覺SLAM將相機作為主要傳感器，相機不僅可以提供相對豐富的環境信息，而且價格相對較低，移動機器人通過視覺傳感器在新環境中估計自身運動軌跡，實現對周圍場景地圖的重建，目前已廣泛應用于VR、AR、三維重建、自動駕駛等場景。

目前經典VSLAM 算法有ORB-SLAM[2]、SVO[3]、LSDSLAM[4]、RTAB-MAP[5]等。ORB-SLAM 算法運用特征點法，所有步驟均使用ORB 特征，支持單目相機，魯棒性良好，結構清晰及運行復雜度較低，自提出以來一直是研究者們的重點關注對象。Mur-Artal 等人[6]在原有算法基礎上提出了ORB-SLAM2，該算法增加了雙目相機和深度相機模式，提高算法適用性，通過深度相機可以直接得到機器人與周圍環境的位置信息，減少初始化部分，提高算法精度以及準確性，但ORB-SLAM2只能構建稀疏的地圖，過于稀疏的點云地圖實用性較差，無法實現室內導航等實用性功能。針對ORB-SLAM算法的不足，高翔[7]修改增加點云地圖線程，使ORBSLAM 能直接顯示地圖環境點云信息，但無法直接應用于機器人導航，未添加地圖保存功能。稠密點云地圖包含地圖點數量多，信息含量豐富，包含地圖點的x、y、z、r、g、b 等信息，通過稠密點云地圖可以向其他地圖進行轉化，從而實現目標功能。……