视觉SLAM失效机理及检测研究 王一波.pdf

文档介绍：智能处理与应用
Intelligent Processing and Application
DOI：.2095-
[5-7]。视觉 SLAM 利用摄像机（单目、
（measurement-state）匹配关系（false positive，假阳性）， 从
双目或者 RGBD）可以从环境中获取海量的、富于冗余的纹
而导致后端优化做出错误的状态估计。算法如果未对环境的
理信息，拥有超强的场景辨识能力，将成为今后技术发展的
动态性（包括短期变化和长期的季节性变化）进行建模，错
主要趋势。当机器人运动或者环境条件过于具有挑战性时（比
误的情况会很严重。软失效只能通过不断改进算法进而提升
如机器人快速运动，高度动态的环境）， 视觉 SLAM 系统将
算法对于环境的鲁棒性来解决。
会出现无法定位和建图的失效情形，这对于未来无人系统越
（2）视觉 SLAM 硬失效
来越苛刻的应用需求无疑是重大难题 [8]。而从系统状态估计
绝大多数无人系统都由于其需要反馈数据形成闭环流
的角度认识视觉 SLAM 系统失效的本质，从机理上认清失
程，故极其依赖 SLAM 系统的正常运作。而视觉 SLAM 系
效的原因，从而有针对性地做出预防显得更为重要。本文分
统的失效更多是由于传感器发生的异常或错误导致。由于
析了视觉 SLAM 的概念，并以此为研究起点，通过对亮度、
视觉传感器无法提供有