资 源 简 介
移动机器人在探索未知环境且没有外部参考系统的情况下，面临着同时定位和地图构建（ SLAM）问题。针对基于特征的视觉SLAM（ VSLAM）算法构建的稀疏地图不利于机器人应用的问题，提出一种基于八叉树结构的高效、紧凑的地图构建算法。首先，根据关键帧的位姿和深度数据，构建图像对应场景的点云地图；然后利用八叉树地图技术进行处理，构建出了适合于机器人应用的地图。将所提算法同RCB-D SLAM（ RGB-Depth SLAM）算法、ElasTIcFusion算法和ORB-SLAM（ Oriented FAST and Rotated BRJEF SLAM）算法通过权威数据集进行了对比实验，实验结果表明，所提算法具有较高的有效性、精度和鲁棒性。最后，搭建了自主移动机器人，将改进的VSLAM系统应用到移动机器人中，能够实时地完成自主避障和三维地图构建，解决稀疏地图无法用于避障和导航的问题。
