第10卷第4期 智能系统学报 Vol.10 No.4 2015年8月 CAAI Transactions on Intelligent Systems Aug.2015 D0:10.3969/j.issn.1673-4785.201503003 网s络出版地址：http:/www.cnki.net/kcms/detail/23.1538.TP.20150630.1625.007.html 单目视觉同步定位与地图创建方法综述 顾照鹏，刘宏12 (1.北京大学深圳研究生院物联网智能感知工程实验室，广东深圳518055：2.北京大学机器感知与智能教育部重 点实验室，北京100871) 摘要：随着计算机视觉技术的发展，基于单目视觉的同步定位与地图创建(monocular SLAM)逐渐成为计算机视觉 领域的热点问题之一。介绍了单目视觉SLAM方法的分类，从视觉特征检测与匹配、数据关联的优化、特征点深度的 获取、地图的尺度控制几个方面阐述了单目视觉SLAM研究的发展现状。最后，介绍了常见的单目视觉与其他传感 器结合的SLAM方法，并探讨了单目视觉SLAM未来的研究方向。 关键词：单目视觉：同步定位与地图创建：扩展卡尔曼滤波器：计算机视觉：特征检测与匹配 中图分类号：TP391文献标志码：A文章编号：1673-4785(2015)04-0499-09 中文引用格式：顾照鹏，刘宏.单目视觉同步定位与地图创建方法综述[J].智能系统学报，2015,10(4)：499-507. 英文引用格式：GU Zhaopeng,LIU Hong.A survey of monocular simultaneous localization and mapping[J].CAAI Transactions on Intelligent Systems,2015,10(4):499-507. A survey of monocular simultaneous localization and mapping GU Zhaopeng',LIU Hong'.2 (1.Engineering Lab on Intelligent Perception for Internet of Things (ELIP),Shenzhen Graduate School,Peking University,Shenzhen 518055,China;2.Key Laboratory of Machine Perception,Peking University,Beijing 100871,China) Abstract:With the development of computer vision technology,monocular simultaneous localization and mapping (monocular SLAM)has gradually become one of the hot issues in the field of computer vision.This paper intro- duces the monocular vision SLAM classification that relates to the present status of research in monocular SLAM methods from several aspects,including visual feature detection and matching,optimization of data association, depth acquisition of feature points,and map scale control.Monocular SLAM methods combining with other sensors are reviewed and significant issues needing further study are discussed. Keywords:monocular vision;simultaneous localization and mapping;extended Kalman filter;computer vision; feature detection and matching 随着计算机技术和人工智能的发展，机器人localization and mapping,SLAM)问题是指移动机 的研究得到越来越多的关注和投人，智能自主移 器人在未知环境中，利用自身的传感器创建一个 动机器人成为机器人领域的一个重要研究方向 与环境相一致的地图，并同时确定自身在地图中 和研究热点。同步定位与地图创建(simultaneous 的位置。SLAM问题最先是由Smith Self和Che- eseman)于1987年提出，被认为是实现移动机 收稿日期：2015-03-03.网络出版日期：2015-06-30. 器人真正自主的关键。近年来随着计算机视觉 基金项目：国家863计划资助项目(2006AA04Z247):国家自然科学基 金资助项目(60875050,60675025,61340046)：深圳市科技计 技术的发展以及计算机运算能力的增强，出现了 划项目及基础研究计划资助项目(201005280682A, JCY订20120614152234873)：教育部高等学校博士学科点专项 大量利用摄像机作为传感器的视觉SLAM方法。 科研基金资助项目(20130001110011) 视觉传感器具有信息量大、灵活性高、成本低等 通信作者：顾照鹏.E-mail:up@pkusz.ed.cn 优点，这是其他传感器所无法比拟的。单目视觉
第 １０ 卷第 ４ 期 智 能 系 统 学 报 Ｖｏｌ．１０ №．４ ２０１５ 年 ８ 月 ＣＡＡＩ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍｓ Ａｕｇ． ２０１５ ＤＯＩ：１０．３９６９ ／ ｊ．ｉｓｓｎ．１６７３⁃４７８５．２０１５０３００３ 网络出版地址：ｈｔｔｐ： ／ ／ ｗｗｗ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ ／ ｋｃｍｓ／ ｄｅｔａｉｌ ／ ２３．１５３８．ＴＰ．２０１５０６３０．１６２５．００７．ｈｔｍｌ 单目视觉同步定位与地图创建方法综述 顾照鹏１ ，刘宏１，２ （１． 北京大学 深圳研究生院 物联网智能感知工程实验室，广东 深圳 ５１８０５５； ２． 北京大学 机器感知与智能教育部重 点实验室，北京 １００８７１） 摘 要：随着计算机视觉技术的发展，基于单目视觉的同步定位与地图创建（ｍｏｎｏｃｕｌａｒ ＳＬＡＭ）逐渐成为计算机视觉 领域的热点问题之一。 介绍了单目视觉 ＳＬＡＭ 方法的分类，从视觉特征检测与匹配、数据关联的优化、特征点深度的 获取、地图的尺度控制几个方面阐述了单目视觉 ＳＬＡＭ 研究的发展现状。 最后，介绍了常见的单目视觉与其他传感 器结合的 ＳＬＡＭ 方法，并探讨了单目视觉 ＳＬＡＭ 未来的研究方向。 关键词：单目视觉；同步定位与地图创建；扩展卡尔曼滤波器；计算机视觉；特征检测与匹配 中图分类号： ＴＰ３９１ 文献标志码：Ａ 文章编号： １６７３⁃４７８５（２０１５）０４⁃０４９９⁃０９ 中文引用格式：顾照鹏，刘宏． 单目视觉同步定位与地图创建方法综述［Ｊ］． 智能系统学报， ２０１５， １０（４）： ４９９⁃５０７． 英文引用格式：ＧＵ Ｚｈａｏｐｅｎｇ， ＬＩＵ Ｈｏｎｇ． Ａ ｓｕｒｖｅｙ ｏｆ ｍｏｎｏｃｕｌａｒ ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ ａｎｄ ｍａｐｐｉｎｇ［Ｊ］． ＣＡＡＩ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍｓ， ２０１５， １０（４）： ４９９⁃５０７． Ａ ｓｕｒｖｅｙ ｏｆ ｍｏｎｏｃｕｌａｒ ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ ａｎｄ ｍａｐｐｉｎｇ ＧＵ Ｚｈａｏｐｅｎｇ １ ， ＬＩＵ Ｈｏｎｇ １，２ （１．Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｌａｂ ｏｎ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｐｅｒｃｅｐｔｉｏｎ ｆｏｒ Ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｏｆ Ｔｈｉｎｇｓ （ＥＬＩＰ）， Ｓｈｅｎｚｈｅｎ Ｇｒａｄｕａｔｅ Ｓｃｈｏｏｌ， Ｐｅｋｉｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ， Ｓｈｅｎｚｈｅｎ ５１８０５５， Ｃｈｉｎａ； ２． Ｋｅｙ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ ｏｆ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｐｅｒｃｅｐｔｉｏｎ， Ｐｅｋｉｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ， Ｂｅｉｊｉｎｇ １００８７１， Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｏｆ ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｖｉｓｉｏｎ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ， ｍｏｎｏｃｕｌａｒ ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ ａｎｄ ｍａｐｐｉｎｇ （ｍｏｎｏｃｕｌａｒ ＳＬＡＭ） ｈａｓ ｇｒａｄｕａｌｌｙ ｂｅｃｏｍｅ ｏｎｅ ｏｆ ｔｈｅ ｈｏｔ ｉｓｓｕｅｓ ｉｎ ｔｈｅ ｆｉｅｌｄ ｏｆ ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｖｉｓｉｏｎ． Ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｉｎｔｒｏ⁃ ｄｕｃｅｓ ｔｈｅ ｍｏｎｏｃｕｌａｒ ｖｉｓｉｏｎ ＳＬＡＭ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｔｈａｔ ｒｅｌａｔｅｓ ｔｏ ｔｈｅ ｐｒｅｓｅｎｔ ｓｔａｔｕｓ ｏｆ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｉｎ ｍｏｎｏｃｕｌａｒ ＳＬＡＭ ｍｅｔｈｏｄｓ ｆｒｏｍ ｓｅｖｅｒａｌ ａｓｐｅｃｔｓ， ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ ｖｉｓｕａｌ ｆｅａｔｕｒｅ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｍａｔｃｈｉｎｇ， ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ ｄａｔａ ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ， ｄｅｐｔｈ ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ ｏｆ ｆｅａｔｕｒｅ ｐｏｉｎｔｓ， ａｎｄ ｍａｐ ｓｃａｌｅ ｃｏｎｔｒｏｌ． Ｍｏｎｏｃｕｌａｒ ＳＬＡＭ ｍｅｔｈｏｄｓ ｃｏｍｂｉｎｉｎｇ ｗｉｔｈ ｏｔｈｅｒ ｓｅｎｓｏｒｓ ａｒｅ ｒｅｖｉｅｗｅｄ ａｎｄ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ ｉｓｓｕｅｓ ｎｅｅｄｉｎｇ ｆｕｒｔｈｅｒ ｓｔｕｄｙ ａｒｅ ｄｉｓｃｕｓｓｅｄ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｍｏｎｏｃｕｌａｒ ｖｉｓｉｏｎ； ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ ａｎｄ ｍａｐｐｉｎｇ； ｅｘｔｅｎｄｅｄ Ｋａｌｍａｎ ｆｉｌｔｅｒ； ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｖｉｓｉｏｎ； ｆｅａｔｕｒｅ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｍａｔｃｈｉｎｇ 收稿日期：２０１５⁃０３⁃０３． 网络出版日期：２０１５⁃０６⁃３０． 基金项目：国家 ８６３ 计划资助项目（２００６ＡＡ０４Ｚ２４７）；国家自然科学基 金资助项目（６０８７５０５０，６０６７５０２５，６１３４００４６）；深圳市科技计 划项 目 及 基 础 研 究 计 划 资 助 项 目 （ ２０１００５２８０６８２Ａ， ＪＣＹＪ２０１２０６１４１５２２３４８７３）；教育部高等学校博士学科点专项 科研基金资助项目（２０１３０００１１１００１１）． 通信作者：顾照鹏． Ｅ⁃ｍａｉｌ：ｇｕｚｐ＠ ｐｋｕｓｚ．ｅｄｕ．ｃｎ． 随着计算机技术和人工智能的发展，机器人 的研究得到越来越多的关注和投入，智能自主移 动机器人成为机器人领域的一个重要研究方向 和研究热点。 同步定位与地图创建（ ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ ａｎｄ ｍａｐｐｉｎｇ，ＳＬＡＭ） 问题是指移动机 器人在未知环境中，利用自身的传感器创建一个 与环境相一致的地图，并同时确定自身在地图中 的位置。 ＳＬＡＭ 问题最先是由 Ｓｍｉｔｈ Ｓｅｌｆ 和 Ｃｈｅ⁃ ｅｓｅｍａｎ ［ １］ 于 １９８７ 年提出，被认为是实现移动机 器人真正自主的关键。 近年来随着计算机视觉 技术的发展以及计算机运算能力的增强，出现了 大量利用摄像机作为传感器的视觉 ＳＬＡＭ 方法。 视觉传感器具有信息量大、灵活性高、成本低等 优点，这是其他传感器所无法比拟的。 单目视觉
.500. 智能系统学报 第10卷 SLAM仅使用一个摄像头作为传感器完成同步定 给定了从初始时刻到当前时刻的控制输入以及 位与地图创建操作，具有系统结构简单、成本低 观测数据的条件下，构建一个联合后验概率密度 且易实现等优点。因此，基于单目视觉SLAM技 函数来描述摄像机姿态和地图特征的空间位置。 术逐渐成为近年来的研究热点，并且在许多领域 通过递归的贝叶斯滤波方法对此概率密度函数 中体现出巨大的应用价值。 加以估计，从而实现摄像机同步定位和地图创 1 单目视觉SLAM方法分类 建。在该类方法中，利用扩展卡尔曼滤波器(ex- tended Kalman filter)I2]实现同步定位与地图创建 根据算法是否采用概率框架，文献中的单目视 是一种常用的解决方案[31o。例如，Davison 觉的SLAM方法主要可以分为两类，即基于概率框 等3]实现了一种基于扩展卡尔曼滤波器的实时 架的单目视觉SLAM方法和非概率框架的单目视觉 单目视觉SLAM系统(MonoSLAM),Lemaire等[] SLAM方法。 利用MATLAB实现了一个基于扩展卡尔曼滤波 1.1基于概率框架的单目视觉SLAM方法 器的单目视觉SLAM仿真实验系统，Roussillon 由于SLAM问题涉及未知的环境描述和传感 等[1]利用高速摄像机实现了基于EKF的实时单 器噪声，因此大部分基于单目视觉的SLAM方法 目视觉SLAM系统RTSLAM。图1给出了典型基 采用概率框架来描述该问题。其总体思路是在 于EKF的单目视觉SLAM的流程图。 惯性传 感器信息 开始/停止 运动模型 EKF更新 特征转换 新建特征点 EKF预测 数据关联 转换6维特征到 测量模型 3维特征 特征点初始化 视频图像 图1基于EKF的单目视觉SLAM流程图 Fig.1 Flowchart of EKF based Monocular SLAM 此外，一些研究人员利用粒子滤波等概率滤 1.2基于非概率框架的单目视觉SLAM方法 波器实现了单目视觉SLAM方法[16。例如， 非概率框架的单目视觉SLAM系统目前主要 Sim等[川提出了一种基于粒子滤波的SLAM方 是基于关键帧和稀疏捆绑调整等优化算法实现。 法，其基本原理是将运动路径与地图的联合后验 例如，Mouragnon等19利用摄像机最近采集的固 分布估计问题分解为用粒子滤波器对运动路径 定数目的图像作为关键帧，进行局部捆绑调整优 的估计问题和在路径已知的条件下的路标估计 化，进而实现单目摄像机的定位与地图创建。 问题。然而，为了保证定位精度，基于粒子滤波 Klein等[20-2]提出了一种基于关键帧的单目视觉 的SLAM方法在复杂场景和运动的情况下需要 SLAM系统PTAM。该系统利用一个线程对摄像 较多的粒子，这大大增加了算法时间复杂度，并 机姿态进行跟踪，同时利用另外一个线程对关键 且其重采样过程中容易导致样本贫化等问题，因 帧数据以及所有特征点的空间位置进行捆绑调 此这种方法没有得到大范围的应用。另外为了 整，进而实现了实时的同步定位与地图创建。 改进系统非线性给EKF带来的影响，无迹卡尔曼 PTAM的双线程系统框图如图2所示。另外，基 滤波器也被引入到单目视觉SLAM算法中8)， 于图优化的SLAM方法【22]也逐渐被引入到单 但是先比EKF增加了计算复杂度。 目视觉SLAM中
ＳＬＡＭ 仅使用一个摄像头作为传感器完成同步定 位与地图创建操作，具有系统结构简单、成本低 且易实现等优点。 因此，基于单目视觉 ＳＬＡＭ 技 术逐渐成为近年来的研究热点，并且在许多领域 中体现出巨大的应用价值。 １ 单目视觉 ＳＬＡＭ 方法分类 根据算法是否采用概率框架，文献中的单目视 觉的 ＳＬＡＭ 方法主要可以分为两类，即基于概率框 架的单目视觉 ＳＬＡＭ 方法和非概率框架的单目视觉 ＳＬＡＭ 方法。 １．１ 基于概率框架的单目视觉 ＳＬＡＭ 方法 由于 ＳＬＡＭ 问题涉及未知的环境描述和传感 器噪声，因此大部分基于单目视觉的 ＳＬＡＭ 方法 采用概率框架来描述该问题。 其总体思路是在 给定了从初始时刻到当前时刻的控制输入以及 观测数据的条件下，构建一个联合后验概率密度 函数来描述摄像机姿态和地图特征的空间位置。 通过递归的贝叶斯滤波方法对此概率密度函数 加以估计，从而实现摄像机同步定 位 和 地 图 创 建。 在该类方法中，利用扩展卡尔曼滤波器（ ｅｘ⁃ ｔｅｎｄｅｄ Ｋａｌｍａｎ ｆｉｌｔｅｒ） ［ ２］ 实现同步定位与地图创建 是 一 种 常 用 的 解 决 方 案［ ３⁃１０］ 。 例 如， Ｄａｖｉｓｏｎ 等［ ３⁃８］实现了一种基于扩展卡尔曼滤波器的实时 单目视觉 ＳＬＡＭ 系统（ ＭｏｎｏＳＬＡＭ） ，Ｌｅｍａｉｒｅ 等［ ９］ 利用 ＭＡＴＬＡＢ 实现了一个基于扩展卡尔曼滤波 器的 单 目 视 觉 ＳＬＡＭ 仿 真 实 验 系 统， Ｒｏｕｓｓｉｌｌｏｎ 等［ １０］ 利用高速摄像机实现了基于 ＥＫＦ 的实时单 目视觉 ＳＬＡＭ 系统 ＲＴＳＬＡＭ。 图 １ 给出了典型基 于 ＥＫＦ 的单目视觉 ＳＬＡＭ 的流程图。 图 １ 基于 ＥＫＦ 的单目视觉 ＳＬＡＭ 流程图 Ｆｉｇ． １ Ｆｌｏｗｃｈａｒｔ ｏｆ ＥＫＦ ｂａｓｅｄ Ｍｏｎｏｃｕｌａｒ ＳＬＡＭ 此外，一些研究人员利用粒子滤波等概率滤 波器实 现 了 单 目 视 觉 ＳＬＡＭ 方 法［ １１⁃１６］ 。 例 如， Ｓｉｍ 等［ １１］ 提出了一种基于粒子滤波的 ＳＬＡＭ 方 法，其基本原理是将运动路径与地图的联合后验 分布估计问题分解为用粒子滤波器对运动路径 的估计问题和在路径已知的条件下的路标估计 问题。 然而，为了保证定位精度，基于粒子滤波 的 ＳＬＡＭ 方法在复杂场景和运动的情况下需要 较多的粒子，这大大增加了算法时间复杂度，并 且其重采样过程中容易导致样本贫化等问题，因 此这种方法没有得到大范围的应用。 另外为了 改进系统非线性给 ＥＫＦ 带来的影响，无迹卡尔曼 滤波器也被引入到单目视觉 ＳＬＡＭ 算法中［ １７⁃１８］ ， 但是先比 ＥＫＦ 增加了计算复杂度。 １．２ 基于非概率框架的单目视觉 ＳＬＡＭ 方法 非概率框架的单目视觉 ＳＬＡＭ 系统目前主要 是基于关键帧和稀疏捆绑调整等优化算法实现。 例如，Ｍｏｕｒａｇｎｏｎ 等［ １９］ 利用摄像机最近采集的固 定数目的图像作为关键帧，进行局部捆绑调整优 化，进而 实 现 单 目 摄 像 机 的 定 位 与 地 图 创 建。 Ｋｌｅｉｎ 等［ ２０⁃２１］ 提出了一种基于关键帧的单目视觉 ＳＬＡＭ 系统 ＰＴＡＭ。 该系统利用一个线程对摄像 机姿态进行跟踪，同时利用另外一个线程对关键 帧数据以及所有特征点的空间位置进行捆绑调 整，进而 实 现 了 实 时 的 同 步 定 位 与 地 图 创 建。 ＰＴＡＭ 的双线程系统框图如图 ２ 所示。 另外，基 于图优化的 ＳＬＡＭ 方法［ ２２⁃２３］ 也逐渐被引入到单 目视觉 ＳＬＡＭ 中。 ·５００· 智 能 系 统 学 报 第 １０ 卷
第4期 顾照鹏，等：单目视觉同步定位与地图创建方法综述 ·501 建图线程 跟踪线程 立体视觉初始化 视频图像预处理 等待新关键帧 投影特征点 投影特征点 新建特征点 测量特征点 测量特征点 地图优化 更新极像机姿态 更新摄像机姿态 粗略阶段 精细阶段 地图维护 绘制结果 图2PTAM双线程系统框图 Fig.2 Dual-thread system diagram of PTAM 2单目视觉SLAM中的几个关键问题 s角点对亮度和对比度的变化不敏感，具有旋转不 变性，但不具备尺度不变性。文献[26-29]中单目视 2.1特征的检测与匹配 觉SLAM算法均采用了Harris角点作为特征检测 在典型的SLAM系统中，地图建模以及地图匹 方法。 配都是以环境中的路标点为基础的。因此路标的可 Shi等[0]于1994年采用与Harris完全不同的 靠性尤为重要，可靠的路标能够简化SLAM中的数 角点响应函数来提取图像角点，其方法是如果2个 据关联问题，不可靠的路标容易导致错误的数据关 特征值中较小的一个大于最小阈值，则判定为角点。 联，最终导致整个SLAM系统发散。不同于传统 Si等的角点判定方法比较充分，并且在很多情况 SLAM系统，单目视觉系统无法从单帧图像恢复深 下可以得到比使用Hais算法更好的结果。文献 度。因此，如何利用图像特征的检测与匹配获得高 [3-8,31]等均采用了Shi-Tomasi角点提取方法。 质量的路标，关系到单目视觉SLAM算法的鲁棒性。 FAST(features from accelerated segment test) 一般图像特征可分为点特征、直线特征、以及边 点是Rosten等[2]在20O6年提出的一种简单快速的 缘、轮廓等特征。相比其他特征，点特征具有对遮挡 角点检测算法，该算法检测的角点定义为在像素点 相对鲁棒，识别性好，提取速度快等特点。目前绝大 的周围邻域内有足够多的像素点与该点处于不同的 多数视觉SLAM系统的数据关联都是利用点特征的 区域。应用到灰度图像中，即有足够多的像素点的 检测与匹配来实现。点特征的检测与匹配是SLAM 灰度值大于该点的灰度值或者小于该点的灰度值。 系统中的关键研究问题。 由于FAST算法能在短时间内能生成大量角点，因 2.1.1角点特征 此被广泛用于对实时性要求较高的SLAM系统 角点在保留图像图形重要特征的同时，可以有 中[2021,1。其中文献[20-21,35]为了减少大量非 效地减少信息的数据量，使其信息的含量很高，有效 角点的干扰，对每个检测到的FAST角点分别进行 地提高了计算的速度，有利于图像的可靠匹配，使得 了Shi-Tomasi阈值检测，以确保获得更加鲁棒的特 实时处理成为可能。因此角点是SLAM中应用最广 征角点。 泛的一类特征。 2.1.2SIFT与SURF特征 Harris角点是Harris等2]在1988年提出的一 SIFT(scale invariant feature transform)Lowe 种基于信号的点特征提取算子。其前身是 等[367]在1999年提出的一种特征点提取方法。 Moravec[]角点。Harris角点检测方法使用自相关 SFT特征对图像的尺度变化、图像缩放、旋转甚至 矩阵改进了Moravec的方法。这种方法避免了使用 仿射变换具有不变性，而且对光照的变化和图像变 离散的方向和偏移，它在窗口内使用高斯函数加权 形具有较强的适应性。因此SFT被广泛应用物体 导数，取代了简单的求和。如果自相关矩阵有2个 辨识、机器人定位知与导航、图像拼接、3D重建、手 较大的特征值就表示该点为检测到的特征点。Har 势辨识、视频跟踪等领域
图 ２ ＰＴＡＭ 双线程系统框图 Ｆｉｇ． ２ Ｄｕａｌ⁃ｔｈｒｅａｄ ｓｙｓｔｅｍ ｄｉａｇｒａｍ ｏｆ ＰＴＡＭ ２ 单目视觉 ＳＬＡＭ 中的几个关键问题 ２．１ 特征的检测与匹配 在典型的 ＳＬＡＭ 系统中，地图建模以及地图匹 配都是以环境中的路标点为基础的。 因此路标的可 靠性尤为重要，可靠的路标能够简化 ＳＬＡＭ 中的数 据关联问题，不可靠的路标容易导致错误的数据关 联，最终导致整个 ＳＬＡＭ 系统发散。 不同于传统 ＳＬＡＭ 系统，单目视觉系统无法从单帧图像恢复深 度。 因此，如何利用图像特征的检测与匹配获得高 质量的路标，关系到单目视觉 ＳＬＡＭ 算法的鲁棒性。 一般图像特征可分为点特征、直线特征、以及边 缘、轮廓等特征。 相比其他特征，点特征具有对遮挡 相对鲁棒，识别性好，提取速度快等特点。 目前绝大 多数视觉 ＳＬＡＭ 系统的数据关联都是利用点特征的 检测与匹配来实现。 点特征的检测与匹配是 ＳＬＡＭ 系统中的关键研究问题。 ２．１．１ 角点特征 角点在保留图像图形重要特征的同时，可以有 效地减少信息的数据量，使其信息的含量很高，有效 地提高了计算的速度，有利于图像的可靠匹配，使得 实时处理成为可能。 因此角点是 ＳＬＡＭ 中应用最广 泛的一类特征。 Ｈａｒｒｉｓ 角点是 Ｈａｒｒｉｓ 等［２４］ 在 １９８８ 年提出的一 种基 于 信 号 的 点 特 征 提 取 算 子。 其 前 身 是 Ｍｏｒａｖｅｃ ［２５］ 角点。 Ｈａｒｒｉｓ 角点检测方法使用自相关 矩阵改进了 Ｍｏｒａｖｅｃ 的方法。 这种方法避免了使用 离散的方向和偏移，它在窗口内使用高斯函数加权 导数，取代了简单的求和。 如果自相关矩阵有 ２ 个 较大的特征值就表示该点为检测到的特征点。 Ｈａｒ⁃ ｒｉｓ 角点对亮度和对比度的变化不敏感，具有旋转不 变性，但不具备尺度不变性。 文献［２６⁃２９］中单目视 觉 ＳＬＡＭ 算法均采用了 Ｈａｒｒｉｓ 角点作为特征检测 方法。 Ｓｈｉ 等［３０］于 １９９４ 年采用与 Ｈａｒｒｉｓ 完全不同的 角点响应函数来提取图像角点，其方法是如果 ２ 个 特征值中较小的一个大于最小阈值，则判定为角点。 Ｓｈｉ 等的角点判定方法比较充分，并且在很多情况 下可以得到比使用 Ｈａｒｒｉｓ 算法更好的结果。 文献 ［３⁃８，３１］等均采用了 Ｓｈｉ⁃Ｔｏｍａｓｉ 角点提取方法。 ＦＡＳＴ（ ｆｅａｔｕｒｅｓ ｆｒｏｍ ａｃｃｅｌｅｒａｔｅｄ ｓｅｇｍｅｎｔ ｔｅｓｔ） 角 点是 Ｒｏｓｔｅｎ 等［３２］在 ２００６ 年提出的一种简单快速的 角点检测算法，该算法检测的角点定义为在像素点 的周围邻域内有足够多的像素点与该点处于不同的 区域。 应用到灰度图像中，即有足够多的像素点的 灰度值大于该点的灰度值或者小于该点的灰度值。 由于 ＦＡＳＴ 算法能在短时间内能生成大量角点，因 此被广泛用于对实时性要求较高的 ＳＬＡＭ 系统 中［２０⁃２１，３３⁃３５］ 。 其中文献［２０⁃２１，３５］为了减少大量非 角点的干扰，对每个检测到的 ＦＡＳＴ 角点分别进行 了 Ｓｈｉ⁃Ｔｏｍａｓｉ 阈值检测，以确保获得更加鲁棒的特 征角点。 ２．１．２ ＳＩＦＴ 与 ＳＵＲＦ 特征 ＳＩＦＴ（ ｓｃａｌｅ ｉｎｖａｒｉａｎｔ ｆｅａｔｕｒｅ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ） 是 Ｌｏｗｅ 等［３６⁃３７］ 在 １９９９ 年提出的一种特征点提取方法。 ＳＩＦＴ 特征对图像的尺度变化、图像缩放、旋转甚至 仿射变换具有不变性，而且对光照的变化和图像变 形具有较强的适应性。 因此 ＳＩＦＴ 被广泛应用物体 辨识、机器人定位知与导航、图像拼接、３Ｄ 重建、手 势辨识、视频跟踪等领域。 第 ４ 期 顾照鹏，等：单目视觉同步定位与地图创建方法综述 ·５０１·
·502· 智能系统学报 第10卷 SFT特征检测方法首先检测由高斯差分 视觉SLAM算法。文献[53]利用了超像素特征解 (difference of Gaussians,DoG)构建的尺度空间上的 决了点特征匹配在弱纹理环境定位失败的情况。 局部极值点，并将其作为候选特征点，经过筛选， 2.2数据关联的优化 排除不太稳定的以及低对比度的候选特征点，从而 如上节所述，基于图像的特征检测与匹配不可 确定关键点，接下来为关键点分配方向，并通过采 避免地带有误差。如果直接使用图像特征匹配的结 样关键点周围图像块图像梯度的幅值和方向来建立 果作为数据关联的结果，往往会带来很大误差，以至 SIFT特征描述子。 于定位系统发散。如何保证选择正确的数据关联， 一些研究人员曾尝试直接将SFT特征引入单 对于SLAM定位系统至关重要，因此需要对图像特 目视觉SLAM系统[34o]。由于SIFT特征的提取和 征匹配的结果进行优化来获得准确的数据关联 匹配存在大量的浮点运算，时间复杂度较高，不能保 结果。 证实时性，因此直接在单目视觉SLAM中应用的不 2.2.1固定区域匹配 多。而利用GPU加速浮点运算在一定程度上克服 这种方法假设特征点在前后两帧图像像素距离 了这一缺点，因此一些单目视觉SLAM系统14采 在一个范围内，超过此范围即认为匹配错误。 用了GPU-SIFT作为特征检测与匹配方法。文献 PTAM22]以及一些改进方法[4s1主要利用这种方 [43]利用PCA主成分分析的方法将SIFT特征向量 法来进行特征匹配的优化，降低特征匹配计算量。 降低至36维，以加速特征匹配速度。 这种方法实现简单，对于深度变化不大、特征点距离 SURF(speeded up robust features)Ia)特征是对 摄像机稍远的场景比较合适。但对于摄像机快速运 SFT算法的改进，其基本结构、步骤与SFT相近， 动或者运动平行于图像平面的情况并不合适。 但具体实现的过程有所不同。SURF算法的优点是 2.2.2 Active Matching 速度远快于SIFT且稳定性好。SURF在单目视觉 Davison等Is6.s8]提出Active Matching。这种方 SLAM系统中也获得比较广泛的应用4s46。 法主要用在基于EKF滤波的视觉SLAM系统[3.1o] 2.1.3 BRIEF与ORB特征 中，利用EKF系统运动模型获得系统状态预测，进 BRIEF(binary robust independent elementary fea- 而估计环境特征点在摄像机估计姿态中的投影图像 tures)特征是Calonder等)在2010年提出的一种 位置，获得特征点的图像分布区域。这种方法能够 可以快速计算且表达方式为二进制编码的描述子。 适应摄像机的绝大部分运动情况，但对于摄像机姿 主要思路是在特征点附近随机选取若干点对，将这 态估计协方差较大的情况，容易产生较大的特征匹 些点对的灰度值的大小，组合成一个长为256的二 配的估计区域，仍然面临着错误匹配的可能。 进制串，并将这个二进制串作为该特征点的特征描 2.2.3 1-Point RANAC 述子。由于其描述子利用二进制编码，因此在特征 为了更好地去除Active Matching中的错误匹 匹配时只需计算2个特征点描述子的Hamming距 配，Civera等[9o]提出了基于EKF-SLAM系统的1- 离。经过大量实验数据测试，不匹配特征点的描述 Point RANSAC算法。不同于传统的RANSAC方法， 子的Hamming距离在128左右，匹配点对描述子的 1-Point RANSAC主要面向基于EKF滤波的SLAM Hamming距离则远小于128。由于BRIEF的匹配速 方法。该方法首先随机选取一个匹配点，用该点的 度远高于SURF和SIFT,因此被很多系统采用。由 匹配信息更新摄像机姿态。然后判断其他匹配点与 于BREF特征不具备旋转不变性，因此很难用于旋 估计图像位置的距离是否小于一定阈值来剔除外 转比较剧烈的环境。为了解决这一问题，Ethan 点。最后利用获得的内点集来更新整体滤波器状 Rublee等[4s]在20Il年提出了ORB(oriented brief) 态。对于可能被别除的卡尔曼增益较大的正确匹配 特征，较好地解决了尺度不变性。在尺度变化不大 点，重新加入内点集并再次更新系统状态。该方法 的环境，ORB特征在SLAM系统中获得了大量应 由于要多次对滤波器进行更新，因此会损耗一定的 用49s0] 运算时间。 除了点特征之外，直线特征、颜色特征、超像素 2.2.4几何约束 特征等也被应用到单目视觉SLAM算法中。文献 另外，对于单目视觉SLAM系统，可以利用视觉 [51]利用直线段作为特征进行匹配，能够有效解决 几何的一些约束条件，例如对极几何[6)、PNP[62) 点特征在运动模糊情况下跟踪失败的问题。文献 (perspective N points)等别除误匹配点。这种方法 [52]利用反深度参数化的直线段特征实现了单目 从几何求解出发，相对于1-Point RANSAC来说，不
ＳＩＦＴ 特 征 检 测 方 法 首 先 检 测 由 高 斯 差 分 （ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ ｏｆ Ｇａｕｓｓｉａｎｓ，ＤｏＧ）构建的尺度空间上的 局部极值点， 并将其作为候选特征点， 经过筛选， 排除不太稳定的以及低对比度的候选特征点， 从而 确定关键点， 接下来为关键点分配方向， 并通过采 样关键点周围图像块图像梯度的幅值和方向来建立 ＳＩＦＴ 特征描述子。 一些研究人员曾尝试直接将 ＳＩＦＴ 特征引入单 目视觉 ＳＬＡＭ 系统［３８⁃４０］ 。 由于 ＳＩＦＴ 特征的提取和 匹配存在大量的浮点运算，时间复杂度较高，不能保 证实时性，因此直接在单目视觉 ＳＬＡＭ 中应用的不 多。 而利用 ＧＰＵ 加速浮点运算在一定程度上克服 了这一缺点，因此一些单目视觉 ＳＬＡＭ 系统［４１⁃４２］ 采 用了 ＧＰＵ⁃ＳＩＦＴ 作为特征检测与匹配方法。 文献 ［４３］利用 ＰＣＡ 主成分分析的方法将 ＳＩＦＴ 特征向量 降低至 ３６ 维，以加速特征匹配速度。 ＳＵＲＦ（ ｓｐｅｅｄｅｄ ｕｐ ｒｏｂｕｓｔ ｆｅａｔｕｒｅｓ） ［４４］ 特征是对 ＳＩＦＴ 算法的改进，其基本结构、步骤与 ＳＩＦＴ 相近， 但具体实现的过程有所不同。 ＳＵＲＦ 算法的优点是 速度远快于 ＳＩＦＴ 且稳定性好。 ＳＵＲＦ 在单目视觉 ＳＬＡＭ 系统中也获得比较广泛的应用［４５⁃４６］ 。 ２．１．３ ＢＲＩＥＦ 与 ＯＲＢ 特征 ＢＲＩＥＦ（ｂｉｎａｒｙ ｒｏｂｕｓｔ ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ ｅｌｅｍｅｎｔａｒｙ ｆｅａ⁃ ｔｕｒｅｓ）特征是 Ｃａｌｏｎｄｅｒ 等［４７］ 在 ２０１０ 年提出的一种 可以快速计算且表达方式为二进制编码的描述子。 主要思路是在特征点附近随机选取若干点对，将这 些点对的灰度值的大小，组合成一个长为 ２５６ 的二 进制串，并将这个二进制串作为该特征点的特征描 述子。 由于其描述子利用二进制编码，因此在特征 匹配时只需计算 ２ 个特征点描述子的 Ｈａｍｍｉｎｇ 距 离。 经过大量实验数据测试，不匹配特征点的描述 子的 Ｈａｍｍｉｎｇ 距离在 １２８ 左右，匹配点对描述子的 Ｈａｍｍｉｎｇ 距离则远小于 １２８。 由于 ＢＲＩＥＦ 的匹配速 度远高于 ＳＵＲＦ 和 ＳＩＦＴ，因此被很多系统采用。 由 于 ＢＲＩＥＦ 特征不具备旋转不变性，因此很难用于旋 转比较剧烈的 环 境。 为 了 解 决 这 一 问 题， Ｅｔｈａｎ Ｒｕｂｌｅｅ 等［４８］ 在 ２０１１ 年提出了 ＯＲＢ（ ｏｒｉｅｎｔｅｄ ｂｒｉｅｆ） 特征，较好地解决了尺度不变性。 在尺度变化不大 的环境，ＯＲＢ 特征在 ＳＬＡＭ 系统中获得了大量应 用［４９⁃５０］ 。 除了点特征之外，直线特征、颜色特征、超像素 特征等也被应用到单目视觉 ＳＬＡＭ 算法中。 文献 ［５１］利用直线段作为特征进行匹配，能够有效解决 点特征在运动模糊情况下跟踪失败的问题。 文献 ［５２］利用反深度参数化的直线段特征实现了单目 视觉 ＳＬＡＭ 算法。 文献［５３］ 利用了超像素特征解 决了点特征匹配在弱纹理环境定位失败的情况。 ２．２ 数据关联的优化 如上节所述，基于图像的特征检测与匹配不可 避免地带有误差。 如果直接使用图像特征匹配的结 果作为数据关联的结果，往往会带来很大误差，以至 于定位系统发散。 如何保证选择正确的数据关联， 对于 ＳＬＡＭ 定位系统至关重要，因此需要对图像特 征匹配的结果进行优化来获得准确的数据关联 结果。 ２．２．１ 固定区域匹配 这种方法假设特征点在前后两帧图像像素距离 在一 个 范 围 内， 超 过 此 范 围 即 认 为 匹 配 错 误。 ＰＴＡＭ ［２０⁃２１］以及一些改进方法［５４⁃５５］ 主要利用这种方 法来进行特征匹配的优化，降低特征匹配计算量。 这种方法实现简单，对于深度变化不大、特征点距离 摄像机稍远的场景比较合适。 但对于摄像机快速运 动或者运动平行于图像平面的情况并不合适。 ２．２．２ Ａｃｔｉｖｅ Ｍａｔｃｈｉｎｇ Ｄａｖｉｓｏｎ 等［５６⁃５８］ 提出 Ａｃｔｉｖｅ Ｍａｔｃｈｉｎｇ。 这种方 法主要用在基于 ＥＫＦ 滤波的视觉 ＳＬＡＭ 系统［３⁃１０］ 中，利用 ＥＫＦ 系统运动模型获得系统状态预测，进 而估计环境特征点在摄像机估计姿态中的投影图像 位置，获得特征点的图像分布区域。 这种方法能够 适应摄像机的绝大部分运动情况，但对于摄像机姿 态估计协方差较大的情况，容易产生较大的特征匹 配的估计区域，仍然面临着错误匹配的可能。 ２．２．３ １⁃Ｐｏｉｎｔ ＲＡＮＡＣ 为了更好地去除 Ａｃｔｉｖｅ Ｍａｔｃｈｉｎｇ 中的错误匹 配，Ｃｉｖｅｒａ 等［５９⁃６０］ 提出了基于 ＥＫＦ⁃ＳＬＡＭ 系统的 １⁃ Ｐｏｉｎｔ ＲＡＮＳＡＣ 算法。 不同于传统的 ＲＡＮＳＡＣ 方法， １⁃Ｐｏｉｎｔ ＲＡＮＳＡＣ 主要面向基于 ＥＫＦ 滤波的 ＳＬＡＭ 方法。 该方法首先随机选取一个匹配点，用该点的 匹配信息更新摄像机姿态。 然后判断其他匹配点与 估计图像位置的距离是否小于一定阈值来剔除外 点。 最后利用获得的内点集来更新整体滤波器状 态。 对于可能被剔除的卡尔曼增益较大的正确匹配 点，重新加入内点集并再次更新系统状态。 该方法 由于要多次对滤波器进行更新，因此会损耗一定的 运算时间。 ２．２．４ 几何约束 另外，对于单目视觉 ＳＬＡＭ 系统，可以利用视觉 几何的一些约束条件，例如对极几何［６１］ 、ＰＮＰ ［６２⁃６３］ （ｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅ Ｎ ｐｏｉｎｔｓ） 等剔除误匹配点。 这种方法 从几何求解出发，相对于 １⁃Ｐｏｉｎｔ ＲＡＮＳＡＣ 来说，不 ·５０２· 智 能 系 统 学 报 第 １０ 卷
第4期 顾照鹏，等：单目视觉同步定位与地图创建方法综述 ·503. 需要频繁更新系统状态，因此能获得较好的系统运 行速度。但是这些方法对于不同的情况需要利用不 同的几何约束条件，因此增加了系统的复杂性。 2.3特征点深度的获取 P. d 「X1 「x 1 由于单目摄像机相当于Bearing Only类传感器， y+pm0,） 不能立刻感知深度信息，因此如何获取环境特征点深 Z 加 度直接关系到单目视觉SLAM算法的成败。特征点深 h 度获取方法主要有以下3种方法：几何三角化、反深度 y (inverse depth)以及粒子滤波(particle filter)方法。 2.3.1几何三角化 目前采用关键帧与稀疏捆绑调整(sparse bundle adjustment,SBA)框架的单目视觉SLAM系统[.21，.s] 普遍采用类似运动恢复结构(structure from motion, (rc,gc) SM)中的多关键帧匹配，点三角化，重建特征，点的三维 位置，如图3所示。对于非关键帧则不进行特征点的 图4 inverse Depth特征参数化 初始化和更新，这类方法，在定位精度要求不高的情况 Fig.4 Inverse Depth feature parameterization 下能够取得比较好的运行效率。 2.3.3 Particle Filter ParticleFilter方法最先被Davison等f]采用，当 环境 特征初始化以后，在特征所在深度方向生成多个粒 子。通过粒子的匹配与更新，恢复特征点深度的概 率分布，其深度估计的收敛过程如图5所示。For ster等6)实现的单目测距系统，SV0系统中的 关键帧4 Depth Filter也采用了类似的思想。这种方法将特 特征点匹配 征点的深度从EKF滤波器中分离出来，单独进行估 计，虽然降低了滤波器整体的更新时间，但是容易增 关键帧] 加系统的不一致性，最终导致概率估计的发散。 关键帧2 关键帧3 摄像机运动 4.0 图3多关键帧三角化 3.5 Fig.3 Triangulation of multiple keyframes 3.0 2.3.2 Inverse Depth 2.5 为了减小深度分布非高斯性的影响，Civera 2.0 等[a]提出了Inverse Dept山方法，将深度的倒数在 1.5 EKF系统状态里进行更新，这种方法获得了比较好 .0 的线性效果。Inverse Depth方法利用一个6维向量 0.5 来表示一个特征点的三维位置，包括摄像机的位置 0 0.51.01.52.02.53.03.54.04.55.0 以及特征点方向和深度信息。随着滤波器不断地进 深度m 行更新，当特征估计协方差小于某一阈值的情况下， 图5基于粒子滤波的深度估计收敛过程 将特征点的6维表示转换为3维的欧式坐标（如 Fig.5 Convergence process of depth estimation based 图4)。 on particle filter Inverse Depth方法相比3维欧式坐标增加了系 2.4地图的尺度控制 统状态向量的长度，亦增加了系统时间复杂度。为 单目视觉SLAM中的环境深度是通过多帧图像 了解决这一问题，Pietzsch等[s]提出了各自的解 的匹配信息来恢复的，因此恢复深度的过程中不可 决方案，利用在同一帧图像建立多个特征点，将属于 避免地会出现尺度漂移。对于单目视觉中的尺度控 同一帧特征点的表示形式缩减为一个摄像机姿态加 制主要有以下几种方法。 多个深度的形式，有效地降低了系统状态的长度
需要频繁更新系统状态，因此能获得较好的系统运 行速度。 但是这些方法对于不同的情况需要利用不 同的几何约束条件，因此增加了系统的复杂性。 ２．３ 特征点深度的获取 由于单目摄像机相当于 Ｂｅａｒｉｎｇ Ｏｎｌｙ 类传感器， 不能立刻感知深度信息， 因此如何获取环境特征点深 度直接关系到单目视觉 ＳＬＡＭ 算法的成败。 特征点深 度获取方法主要有以下 ３ 种方法：几何三角化、反深度 （ｉｎｖｅｒｓｅ ｄｅｐｔｈ）以及粒子滤波（ｐａｒｔｉｃｌｅ ｆｉｌｔｅｒ）方法。 ２．３．１ 几何三角化 目前采用关键帧与稀疏捆绑调整（ｓｐａｒｓｅ ｂｕｎｄｌｅ ａｄｊｕｓｔｍｅｎｔ，ＳＢＡ）框架的单目视觉 ＳＬＡＭ 系统［２０⁃２１，５４⁃５５］ ， 普遍采用类似运动恢复结构（ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｆｒｏｍ ｍｏｔｉｏｎ， ＳＦＭ）中的多关键帧匹配点三角化，重建特征点的三维 位置，如图 ３ 所示。 对于非关键帧则不进行特征点的 初始化和更新，这类方法，在定位精度要求不高的情况 下能够取得比较好的运行效率。 图 ３ 多关键帧三角化 Ｆｉｇ． ３ Ｔｒｉａｎｇｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｋｅｙｆｒａｍｅｓ ２．３．２ Ｉｎｖｅｒｓｅ Ｄｅｐｔｈ 为了减小深度分布非高斯性的影响， Ｃｉｖｅｒａ 等［６４］提出了 Ｉｎｖｅｒｓｅ Ｄｅｐｔｈ 方法，将深度的倒数在 ＥＫＦ 系统状态里进行更新，这种方法获得了比较好 的线性效果。 Ｉｎｖｅｒｓｅ Ｄｅｐｔｈ 方法利用一个 ６ 维向量 来表示一个特征点的三维位置，包括摄像机的位置 以及特征点方向和深度信息。 随着滤波器不断地进 行更新，当特征估计协方差小于某一阈值的情况下， 将特征点的 ６ 维表示转换为 ３ 维的欧式坐标（如 图 ４）。 Ｉｎｖｅｒｓｅ Ｄｅｐｔｈ 方法相比 ３ 维欧式坐标增加了系 统状态向量的长度，亦增加了系统时间复杂度。 为 了解决这一问题，Ｐｉｅｔｚｓｃｈ 等［６５⁃６６］ 提出了各自的解 决方案，利用在同一帧图像建立多个特征点，将属于 同一帧特征点的表示形式缩减为一个摄像机姿态加 多个深度的形式，有效地降低了系统状态的长度。 图 ４ Ｉｎｖｅｒｓｅ Ｄｅｐｔｈ 特征参数化 Ｆｉｇ． ４ Ｉｎｖｅｒｓｅ Ｄｅｐｔｈ ｆｅａｔｕｒｅ ｐａｒａｍｅｔｅｒｉｚａｔｉｏｎ ２．３．３ Ｐａｒｔｉｃｌｅ Ｆｉｌｔｅｒ ＰａｒｔｉｃｌｅＦｉｌｔｅｒ 方法最先被 Ｄａｖｉｓｏｎ 等［３］ 采用，当 特征初始化以后，在特征所在深度方向生成多个粒 子。 通过粒子的匹配与更新，恢复特征点深度的概 率分布，其深度估计的收敛过程如图 ５ 所示。 Ｆｏｒ⁃ ｓｔｅｒ 等［６７］ 实 现 的 单 目 测 距 系 统， ＳＶＯ 系 统 中 的 Ｄｅｐｔｈ Ｆｉｌｔｅｒ 也采用了类似的思想。 这种方法将特 征点的深度从 ＥＫＦ 滤波器中分离出来，单独进行估 计，虽然降低了滤波器整体的更新时间，但是容易增 加系统的不一致性，最终导致概率估计的发散。 图 ５ 基于粒子滤波的深度估计收敛过程 Ｆｉｇ． ５ Ｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅ ｐｒｏｃｅｓｓ ｏｆ ｄｅｐｔｈ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｐａｒｔｉｃｌｅ ｆｉｌｔｅｒ ２．４ 地图的尺度控制 单目视觉 ＳＬＡＭ 中的环境深度是通过多帧图像 的匹配信息来恢复的，因此恢复深度的过程中不可 避免地会出现尺度漂移。 对于单目视觉中的尺度控 制主要有以下几种方法。 第 ４ 期 顾照鹏，等：单目视觉同步定位与地图创建方法综述 ·５０３·
·504. 智能系统学报 第10卷 2.4.1 7DOF SLAM 了在IMU部分信息不可靠情况下的标定方法。 7 DOF SLAM的方法由Strasdat6s]首次提出，主 3.2单目视觉+激光测距仪 要解决基于EKF滤波器的单目视觉SLAM的尺度 激光测距仪是一种基于飞行时间(time of 漂移问题。该方法将地图尺度作为一个估计量加入 flight,TOF)原理的高精度、高解析度外部传感器，与 到系统状态中，使三维摄像机姿态由6自由度变为 摄像机相比具有不受光线影响、处理方法简单、数据 7自由度，尺度的估计量随滤波器一起更新，有效地 精度高和采样周期短等特点。激光测距仪是目前移 控制了尺度漂移。 动机器人高精度测距的主要手段之一。文献[76] 2.4.2 Global SBA 给出了一种利用单目视觉和激光测距仪实现的 Global SBA方法主要应用于基于关键帧的单目 SLAM系统。针对激光测距仪与摄像机的标定问 视觉SLAM方法[2-2]中，利用全局SBA优化以统一 题，文献[77]给出了一种直接的标定方法。 整个地图的尺度。 4结论与展望 2.4.3利用MU等其他传感器 单目视觉无法获取确切的尺度信息，而IMU 尽管单目视觉近些年已经取得了很大的研究进 (inertial measurement unit)等惯性传感器能够实时 展，但是仍然有许多问题和难点需要解决： 地输出真实的加速度信息。因此，可以通过分析加 1)目前单目视觉SLAM的应用环境非常广泛， 速度信息与摄像机运动之间的相关性，以获得地图 但是多数研究仍以室内结构化静态环境为主。另外 真实的尺度。文献[69]中利用2次加速度计输出 一些应用主要以某些特定运动，例如室内单目天花 峰值之间的加速度信息，通过运动学方程估计出相 板视觉[]、室外无人机视觉导航[6]以及车载视觉 对运动距离，进而估计出摄像机运动与MU获得的 导航]等。由于地图规模的限制，基于单目视觉 运动之间的尺度。最后，通过多次测量，利用非线性 SLAM适应环境规模较小。应用于室外单目视觉 优化估计出环境地图的真实尺度。 SLAM的研究相对较少，地图规模也不大。目前的 研究主要面向静态环境，而实际环境往往是动态的。 3单目视觉SLAM与其他传感器组合 因此对于动态环境的单目视觉SLAM将是一个重要 对于一些复杂环境，为了弥补单目视觉的不足， 研究方向。 提高单目视觉SLAM系统的鲁棒性，往往需要配合 2)单目视觉中数据关联主要由视觉特征的检 其他传感器组合使用。 测与匹配完成，目前的视觉特征匹配还存在着匹配 3.1单目视觉+惯性传感器 精度低、速度慢以及无法适应重复纹理等缺点。因 惯性传感器MU一般由三轴加速度计、三轴陀 此需要进一步研究发掘新的视觉特征检测与匹配方 螺仪以及三轴磁场计组成，可以实时获取自身加速 法，以满足单目视觉SLAM在实际环境中的定位 度、角速度以及所处环境磁场强度信息。Auma 需求。 等[]利用扩展卡尔曼滤波器融合摄像机和MU的 3)实时性是单目视觉SLAM系统方法永恒的话 数据进行摄像机姿态跟踪，实验结果表明，单目视觉 题，尽管当前许多算法都称之为实时算法，但是仍然 结合MU的定位方法相比一般单目视觉定位方法 受限于不同的硬件设备以及环境规模的大小。如何 能够更有效地降低系统误差。Ntzi等[)提出了一 提高单目视觉SLAM算法各个组成部分的计算效 种融合MU和单目视觉，能够获得绝对尺度信息的 率，降低计算复杂度，使之能够适应低成本、低功耗 SLAM方法。由于IMU采用惯性坐标系，因此该类 的计算平台，是单目视觉SLAM发展的一个重要 MU-摄像机组合系统在使用前需要处理MU与摄 方向。 像机之间的标定问题。例如，Johnson等]利用激 光测距仪配合标定板对MU-摄像机组合定位系统 参考文献： 进行了标定。Lang等f)提出了一种基于手眼标定 [1]SMITH R,CHEESEMAN P.On the representation and esti- 方程的MU-摄像机组合定位系统标定方法，该方法 mation of spatial uncertainty[J].The International Journal 假设摄像机和MU之间的位移非常近，没有对二者 of Robotics Research,1987,5(4):56-68. [2]KALMAN R E.A new approach to linear filtering and pre- 之间的平移进行标定，因此不适用于摄像机与传感 diction problems[J].Journal of Basic Engineering,1960, 器相对位置较大的情况。另外，针对低成本MU航 82(1):35-45. 向角Yaw输出误差较大的问题，文献[74-75]提出 3DAVISON A J.SLAM with a single camera C//Proceed-
２．４．１ ７ＤＯＦ ＳＬＡＭ ７ＤＯＦ ＳＬＡＭ 的方法由 Ｓｔｒａｓｄａｔ ［６８］ 首次提出，主 要解决基于 ＥＫＦ 滤波器的单目视觉 ＳＬＡＭ 的尺度 漂移问题。 该方法将地图尺度作为一个估计量加入 到系统状态中，使三维摄像机姿态由 ６ 自由度变为 ７ 自由度，尺度的估计量随滤波器一起更新，有效地 控制了尺度漂移。 ２．４．２ Ｇｌｏｂａｌ ＳＢＡ Ｇｌｏｂａｌ ＳＢＡ 方法主要应用于基于关键帧的单目 视觉 ＳＬＡＭ 方法［２０⁃２１］中，利用全局 ＳＢＡ 优化以统一 整个地图的尺度。 ２．４．３ 利用 ＩＭＵ 等其他传感器 单目视觉无法获取确切的尺度信息，而 ＩＭＵ （ｉｎｅｒｔｉａｌ ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ｕｎｉｔ） 等惯性传感器能够实时 地输出真实的加速度信息。 因此，可以通过分析加 速度信息与摄像机运动之间的相关性，以获得地图 真实的尺度。 文献［６９］中利用 ２ 次加速度计输出 峰值之间的加速度信息，通过运动学方程估计出相 对运动距离，进而估计出摄像机运动与 ＩＭＵ 获得的 运动之间的尺度。 最后，通过多次测量，利用非线性 优化估计出环境地图的真实尺度。 ３ 单目视觉 ＳＬＡＭ 与其他传感器组合 对于一些复杂环境，为了弥补单目视觉的不足， 提高单目视觉 ＳＬＡＭ 系统的鲁棒性， 往往需要配合 其他传感器组合使用。 ３．１ 单目视觉＋惯性传感器 惯性传感器 ＩＭＵ 一般由三轴加速度计、三轴陀 螺仪以及三轴磁场计组成，可以实时获取自身加速 度、角速度以及所处环境磁场强度信息。 Ａｚｕｍａ 等［７０］利用扩展卡尔曼滤波器融合摄像机和 ＩＭＵ 的 数据进行摄像机姿态跟踪，实验结果表明，单目视觉 结合 ＩＭＵ 的定位方法相比一般单目视觉定位方法 能够更有效地降低系统误差。 Ｎüｔｚｉ 等［７１］ 提出了一 种融合 ＩＭＵ 和单目视觉，能够获得绝对尺度信息的 ＳＬＡＭ 方法。 由于 ＩＭＵ 采用惯性坐标系，因此该类 ＩＭＵ⁃摄像机组合系统在使用前需要处理 ＩＭＵ 与摄 像机之间的标定问题。 例如，Ｊｏｈｎｓｏｎ 等［７２］ 利用激 光测距仪配合标定板对 ＩＭＵ⁃摄像机组合定位系统 进行了标定。 Ｌａｎｇ 等［７３］ 提出了一种基于手眼标定 方程的 ＩＭＵ⁃摄像机组合定位系统标定方法，该方法 假设摄像机和 ＩＭＵ 之间的位移非常近，没有对二者 之间的平移进行标定，因此不适用于摄像机与传感 器相对位置较大的情况。 另外，针对低成本 ＩＭＵ 航 向角 Ｙａｗ 输出误差较大的问题，文献［７４⁃７５］ 提出 了在 ＩＭＵ 部分信息不可靠情况下的标定方法。 ３．２ 单目视觉＋激光测距仪 激光 测 距 仪 是 一 种 基 于 飞 行 时 间 （ ｔｉｍｅ ｏｆ ｆｌｉｇｈｔ，ＴＯＦ）原理的高精度、高解析度外部传感器，与 摄像机相比具有不受光线影响、处理方法简单、数据 精度高和采样周期短等特点。 激光测距仪是目前移 动机器人高精度测距的主要手段之一。 文献［７６］ 给出了一种利用单目视觉和激光测距仪实现的 ＳＬＡＭ 系统。 针对激光测距仪与摄像机的标定问 题，文献［７７］给出了一种直接的标定方法。 ４ 结论与展望 尽管单目视觉近些年已经取得了很大的研究进 展，但是仍然有许多问题和难点需要解决： １）目前单目视觉 ＳＬＡＭ 的应用环境非常广泛， 但是多数研究仍以室内结构化静态环境为主。 另外 一些应用主要以某些特定运动，例如室内单目天花 板视觉［７８］ 、室外无人机视觉导航［６７］ 以及车载视觉 导航［７９］等。 由于地图规模的限制，基于单目视觉 ＳＬＡＭ 适应环境规模较小。 应用于室外单目视觉 ＳＬＡＭ 的研究相对较少，地图规模也不大。 目前的 研究主要面向静态环境，而实际环境往往是动态的。 因此对于动态环境的单目视觉 ＳＬＡＭ 将是一个重要 研究方向。 ２）单目视觉中数据关联主要由视觉特征的检 测与匹配完成，目前的视觉特征匹配还存在着匹配 精度低、速度慢以及无法适应重复纹理等缺点。 因 此需要进一步研究发掘新的视觉特征检测与匹配方 法，以满足单目视觉 ＳＬＡＭ 在实际环境中的定位 需求。 ３）实时性是单目视觉 ＳＬＡＭ 系统方法永恒的话 题，尽管当前许多算法都称之为实时算法，但是仍然 受限于不同的硬件设备以及环境规模的大小。 如何 提高单目视觉 ＳＬＡＭ 算法各个组成部分的计算效 率，降低计算复杂度，使之能够适应低成本、低功耗 的计算平台，是单目视觉 ＳＬＡＭ 发展的一个重要 方向。 参考文献： ［１］ＳＭＩＴＨ Ｒ， ＣＨＥＥＳＥＭＡＮ Ｐ． Ｏｎ ｔｈｅ ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ ａｎｄ ｅｓｔｉ⁃ ｍａｔｉｏｎ ｏｆ ｓｐａｔｉａｌ ｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙ［ Ｊ］． Ｔｈｅ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｒｏｂｏｔｉｃｓ Ｒｅｓｅａｒｃｈ， １９８７， ５（４）： ５６⁃６８． ［２］ＫＡＬＭＡＮ Ｒ Ｅ． Ａ ｎｅｗ ａｐｐｒｏａｃｈ ｔｏ ｌｉｎｅａｒ ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ ａｎｄ ｐｒｅ⁃ ｄｉｃｔｉｏｎ ｐｒｏｂｌｅｍｓ［ Ｊ］． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｂａｓｉｃ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ， １９６０， ８２（１）： ３５⁃４５． ［３］ＤＡＶＩＳＯＮ Ａ Ｊ． ＳＬＡＭ ｗｉｔｈ ａ ｓｉｎｇｌｅ ｃａｍｅｒａ［Ｃ］ ／ ／ Ｐｒｏｃｅｅｄ⁃ ·５０４· 智 能 系 统 学 报 第 １０ 卷
第4期 顾照鹏，等：单目视觉同步定位与地图创建方法综述 .505. ings of Workshop on Concurrent Mapping and Localization [17]ANDRADE-CETTO J,VIDAL-CALLEJA T,SANFELIU for Autonomous Mobile Robots in Conjunction with ICRA. A.Unscented transformation of vehicle states in SLAM 2002. [C]//Proceedings of the 2005 IEEE International Con- [4]DAVISON A J,MURRAY D W.Simultaneous localization ference on Robotics and Automation.Barcelona:IEEE, and map-building using active vision[J].IEEE Transactions 2005:323-328. on Pattern Analysis and Machine Intelligence,2002,24 [18]MARTINEZ-CANTIN R,CASTELLANOS J A.Unscented (7):865-880. SLAM for large-scale outdoor environments C]//2005 [5]DAVISON A J,MAYOL WW,MURRAY D W.Real-time IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots localisation and mapping with wearable active vision[C]/ and Systems.Edmonton:IEEE,2005:3427-3432. Proceedings of 2nd IEEE/ACM International Symposium on [19]MOURAGNON E,LHUILLIER M,DHOME M,et al.Mo- Mixed and Augmented Reality.Washington,DC:IEEE, nocular vision based SLAM for mobile robots [C]//18th 2003:315-316. International Conference on Pattern Recognition.Hong [6]DAVISON A J.Real-time simultaneous localisation and Kong:EEE,2006:1027-1031. mapping with a single camera [C]//Proceedings of the [20]KLEIN G,MURRAY D.Parallel tracking and mapping for Ninth IEEE International Conference on Computer Vision. small AR workspaces C]//6th IEEE and ACM Interna- Washington,DC:IEEE,2003:1403-1410. tional Symposium on Mixed and Augmented Reality.Nara: [7]DAVISON A J,CID Y G,KITA N.Real-time 3D slam with IEEE,2007:225-234. wide-angle vision[C]//Proceedings of IFAC Symposium on [21]KLEIN G,MURRAY D.Improving the agility of keyframe- Intelligent Autonomous Vehicles.Lisbon,2004. based SLAM M]//FORSYTH D,TORR P,ZISSER- [8]DAVISON A J,REID I D,MOLTON N D,et al.Mono- MAN A,et al.Computer Vision-ECCV 2008.Berlin: SLAM:Real-time single camera SLAM[J].IEEE Transac- Springer,2008:802-815. tions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,2007, [22]EADE E,DRUMMOND T.Monocular SLAM as a graph of 29(6):1052-1067. coalesced observations C//IEEE 11th International Con- [9]LEMAIRE T,LACROIX S,SOLA J.A practical 3D bear- ference on Computer Vision.Rio de Janeiro:IEEE,2007: ing-only SLAM algorithm [C]//2005 IEEE/RSJ Interna- 1-8. tional Conference on Intelligent Robots and Systems.Edmon- [23]STRASDAT H,MONTIEL J MM,DAVISON A J.Scale ton:EEE,2005:2449-2454. drift-aware large scale monocular SLAM [J].Robotics: [10]ROUSSILLON C,GONZALEZ A,SOLA J,et al.RT- Science and Systems,2010,2(3):5. SLAM:a generic and real-time visual SLAM implementa- [24]HARRIS C,STEPHENS M.A combined corner and edge tion[M]//CROWLEY J L.DRAPER B A,THONNAT detector[C]//Proceedings of the 4th Alvey Vision Confer- M,et al.Computer Vision Systems.Berlin:Springer, ence.1988,15:147-151. 2011:31-40. [25]MORAVEC H P.Obstacle avoidance and navigation in the [11]SIM R,ELINAS P,GRIFFIN M,et al.Vision-based real world by a seeing robot rover[R].Stanford:Stanford SLAM using the Rao-Blackwellised particle filter[C]//IJ- University,1980. CAI Workshop on Reasoning with Uncertainty in Robotics. [26 MUNGUIA R,GRAU A.Monocular SLAM for visual Edinburgh,Scotland,2005:9-16. odometry[C]//IEEE International Symposium on Intelli- [12]PUPILLI M,CALWAY A.Real-time camera tracking u- gent Signal Processing.Alcala de Henares:IEEE,2007: sing a particle filter[C]//Proceedings of British Machine 1-6. Vision Conference.2005:519-528. [27]LEMAIRE T,BERGER C,JUNG I K,et al.Vision-based [13]PUPILLI M,CALWAY A.Real-time camera tracking u- slam:Stereo and monocular approaches[J].International sing known 3d models and a particle filter C//IEEE In- Journal of Computer Vision,2007,74(3):343-364. ternational Conference on Pattern Recognition.Washing- [28]GIL A,REINOSO O,MOZOS O M,et al.Improving data ton,DC:EEE,2006,1:199-203. association in vision-based SLAM[C]//2006 IEEE/RSJ [14]PUPILLI M,CALWAY A.Particle filtering for robust sin- International Conference on Intelligent Robots and Sys- gle camera localisation [C]//International Workshop on tems,2006:2076-2081. Mobile Vision.2006:1-14. [29]AVANZINI P,ROYER E,THUILOT B,et al.Using mo- [15]LI Maohai,HONG Bingrong,CAI Zesu,et al.Novel Rao- nocular visual SLAM to manually convoy a fleet of automat- Blackwellized particle filter for mobile robot SLAM using ic urban vehicles [C]//2013 IEEE International Confer- monocular vision[J].International Journal of Intelligent ence on Robotics and Automation (ICRA).Karlsruhe: Technology,2006,1(1):63-69. EEE,2013:3219-3224. [16]YAP T,LI Mingyang,MOURIKIS A I,et al.A particle [30]SHI J,TOMASI C.Good features to track C]//1994 filter for monocular vision-aided odometry[C]//2011 IEEE IEEE Computer Society Conference on Computer Vision International Conference on Robotics and Automation and Pattern Recognition.Seattle:IEEE,1994:593-600. ICRA).Shanghai:IEEE,2011:5663-5669. [31]SHEN S,MULGAONKAR Y,MICHAEL N,et al.Vision-
ｉｎｇｓ ｏｆ Ｗｏｒｋｓｈｏｐ ｏｎ Ｃｏｎｃｕｒｒｅｎｔ Ｍａｐｐｉｎｇ ａｎｄ Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ ｆｏｒ Ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ Ｍｏｂｉｌｅ Ｒｏｂｏｔｓ ｉｎ Ｃｏｎｊｕｎｃｔｉｏｎ ｗｉｔｈ ＩＣＲＡ． ２００２． ［４］ ＤＡＶＩＳＯＮ Ａ Ｊ， ＭＵＲＲＡＹ Ｄ Ｗ． Ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ ａｎｄ ｍａｐ⁃ｂｕｉｌｄｉｎｇ ｕｓｉｎｇ ａｃｔｉｖｅ ｖｉｓｉｏｎ［Ｊ］． ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｐａｔｔｅｒｎ Ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ， ２００２， ２４ （７）： ８６５⁃８８０． ［５］ＤＡＶＩＳＯＮ Ａ Ｊ， ＭＡＹＯＬ Ｗ Ｗ， ＭＵＲＲＡＹ Ｄ Ｗ． Ｒｅａｌ⁃ｔｉｍｅ ｌｏｃａｌｉｓａｔｉｏｎ ａｎｄ ｍａｐｐｉｎｇ ｗｉｔｈ ｗｅａｒａｂｌｅ ａｃｔｉｖｅ ｖｉｓｉｏｎ［Ｃ］ ／ ／ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ２ｎｄ ＩＥＥＥ／ ＡＣＭ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ ｏｎ Ｍｉｘｅｄ ａｎｄ Ａｕｇｍｅｎｔｅｄ Ｒｅａｌｉｔｙ． Ｗａｓｈｉｎｇｔｏｎ， ＤＣ： ＩＥＥＥ， ２００３： ３１５⁃３１６． ［６］ ＤＡＶＩＳＯＮ Ａ Ｊ． Ｒｅａｌ⁃ｔｉｍｅ ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ ｌｏｃａｌｉｓａｔｉｏｎ ａｎｄ ｍａｐｐｉｎｇ ｗｉｔｈ ａ ｓｉｎｇｌｅ ｃａｍｅｒａ ［ Ｃ］ ／ ／ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ Ｎｉｎｔｈ ＩＥＥＥ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｖｉｓｉｏｎ． Ｗａｓｈｉｎｇｔｏｎ， ＤＣ： ＩＥＥＥ， ２００３： １４０３⁃１４１０． ［７］ＤＡＶＩＳＯＮ Ａ Ｊ， ＣＩＤ Ｙ Ｇ， ＫＩＴＡ Ｎ． Ｒｅａｌ⁃ｔｉｍｅ ３Ｄ ｓｌａｍ ｗｉｔｈ ｗｉｄｅ⁃ａｎｇｌｅ ｖｉｓｉｏｎ［Ｃ］ ／ ／ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ＩＦＡＣ Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ ｏｎ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ Ｖｅｈｉｃｌｅｓ． Ｌｉｓｂｏｎ， ２００４． ［８］ＤＡＶＩＳＯＮ Ａ Ｊ， ＲＥＩＤ Ｉ Ｄ， ＭＯＬＴＯＮ Ｎ Ｄ， ｅｔ ａｌ． Ｍｏｎｏ⁃ ＳＬＡＭ： Ｒｅａｌ⁃ｔｉｍｅ ｓｉｎｇｌｅ ｃａｍｅｒａ ＳＬＡＭ［ Ｊ］． ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃ⁃ ｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｐａｔｔｅｒｎ Ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ， ２００７， ２９（６）： １０５２⁃１０６７． ［９］ＬＥＭＡＩＲＥ Ｔ， ＬＡＣＲＯＩＸ Ｓ， ＳＯＬÀ Ｊ． Ａ ｐｒａｃｔｉｃａｌ ３Ｄ ｂｅａｒ⁃ ｉｎｇ⁃ｏｎｌｙ ＳＬＡＭ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ［ Ｃ］ ／ ／ ２００５ ＩＥＥＥ／ ＲＳＪ Ｉｎｔｅｒｎａ⁃ ｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｒｏｂｏｔｓ ａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍｓ． Ｅｄｍｏｎ⁃ ｔｏｎ： ＩＥＥＥ， ２００５： ２４４９⁃２４５４． ［１０］ ＲＯＵＳＳＩＬＬＯＮ Ｃ， ＧＯＮＺＡＬＥＺ Ａ， ＳＯＬÀ Ｊ， ｅｔ ａｌ． ＲＴ⁃ ＳＬＡＭ： ａ ｇｅｎｅｒｉｃ ａｎｄ ｒｅａｌ⁃ｔｉｍｅ ｖｉｓｕａｌ ＳＬＡＭ ｉｍｐｌｅｍｅｎｔａ⁃ ｔｉｏｎ［Ｍ］ ／ ／ ＣＲＯＷＬＥＹ Ｊ Ｌ， ＤＲＡＰＥＲ Ｂ Ａ， ＴＨＯＮＮＡＴ Ｍ， ｅｔ ａｌ． Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｖｉｓｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍｓ． Ｂｅｒｌｉｎ： Ｓｐｒｉｎｇｅｒ， ２０１１： ３１⁃４０． ［１１］ ＳＩＭ Ｒ， ＥＬＩＮＡＳ Ｐ， ＧＲＩＦＦＩＮ Ｍ， ｅｔ ａｌ． Ｖｉｓｉｏｎ⁃ｂａｓｅｄ ＳＬＡＭ ｕｓｉｎｇ ｔｈｅ Ｒａｏ⁃Ｂｌａｃｋｗｅｌｌｉｓｅｄ ｐａｒｔｉｃｌｅ ｆｉｌｔｅｒ［Ｃ］ ／ ／ ＩＪ⁃ ＣＡＩ Ｗｏｒｋｓｈｏｐ ｏｎ Ｒｅａｓｏｎｉｎｇ ｗｉｔｈ Ｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙ ｉｎ Ｒｏｂｏｔｉｃｓ． Ｅｄｉｎｂｕｒｇｈ， Ｓｃｏｔｌａｎｄ， ２００５： ９⁃１６． ［１２］ ＰＵＰＩＬＬＩ Ｍ， ＣＡＬＷＡＹ Ａ． Ｒｅａｌ⁃ｔｉｍｅ ｃａｍｅｒａ ｔｒａｃｋｉｎｇ ｕ⁃ ｓｉｎｇ ａ ｐａｒｔｉｃｌｅ ｆｉｌｔｅｒ［Ｃ］ ／ ／ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ Ｂｒｉｔｉｓｈ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｖｉｓｉｏｎ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ． ２００５： ５１９⁃５２８． ［１３］ ＰＵＰＩＬＬＩ Ｍ， ＣＡＬＷＡＹ Ａ． Ｒｅａｌ⁃ｔｉｍｅ ｃａｍｅｒａ ｔｒａｃｋｉｎｇ ｕ⁃ ｓｉｎｇ ｋｎｏｗｎ ３ｄ ｍｏｄｅｌｓ ａｎｄ ａ ｐａｒｔｉｃｌｅ ｆｉｌｔｅｒ［Ｃ］ ／ ／ ＩＥＥＥ Ｉｎ⁃ ｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｐａｔｔｅｒｎ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ． Ｗａｓｈｉｎｇ⁃ ｔｏｎ， ＤＣ： ＩＥＥＥ， ２００６， １： １９９⁃２０３． ［１４］ＰＵＰＩＬＬＩ Ｍ， ＣＡＬＷＡＹ Ａ． Ｐａｒｔｉｃｌｅ ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ ｆｏｒ ｒｏｂｕｓｔ ｓｉｎ⁃ ｇｌｅ ｃａｍｅｒａ ｌｏｃａｌｉｓａｔｉｏｎ ［ Ｃ］ ／ ／ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｗｏｒｋｓｈｏｐ ｏｎ Ｍｏｂｉｌｅ Ｖｉｓｉｏｎ． ２００６： １⁃１４． ［１５］ＬＩ Ｍａｏｈａｉ， ＨＯＮＧ Ｂｉｎｇｒｏｎｇ， ＣＡＩ Ｚｅｓｕ， ｅｔ ａｌ． Ｎｏｖｅｌ Ｒａｏ⁃ Ｂｌａｃｋｗｅｌｌｉｚｅｄ ｐａｒｔｉｃｌｅ ｆｉｌｔｅｒ ｆｏｒ ｍｏｂｉｌｅ ｒｏｂｏｔ ＳＬＡＭ ｕｓｉｎｇ ｍｏｎｏｃｕｌａｒ ｖｉｓｉｏｎ ［ Ｊ］． Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ， ２００６， １（１）： ６３⁃６９． ［１６］ＹＡＰ Ｔ， ＬＩ Ｍｉｎｇｙａｎｇ， ＭＯＵＲＩＫＩＳ Ａ Ｉ， ｅｔ ａｌ． Ａ ｐａｒｔｉｃｌｅ ｆｉｌｔｅｒ ｆｏｒ ｍｏｎｏｃｕｌａｒ ｖｉｓｉｏｎ⁃ａｉｄｅｄ ｏｄｏｍｅｔｒｙ［Ｃ］ ／ ／ ２０１１ ＩＥＥＥ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｒｏｂｏｔｉｃｓ ａｎｄ Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ （ＩＣＲＡ）． Ｓｈａｎｇｈａｉ： ＩＥＥＥ， ２０１１： ５６６３⁃５６６９． ［１７］ ＡＮＤＲＡＤＥ⁃ＣＥＴＴＯ Ｊ， ＶＩＤＡＬ⁃ＣＡＬＬＥＪＡ Ｔ， ＳＡＮＦＥＬＩＵ Ａ． Ｕｎｓｃｅｎｔｅｄ ｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｏｆ ｖｅｈｉｃｌｅ ｓｔａｔｅｓ ｉｎ ＳＬＡＭ ［Ｃ］ ／ ／ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ ２００５ ＩＥＥＥ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎ⁃ ｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｒｏｂｏｔｉｃｓ ａｎｄ Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ． Ｂａｒｃｅｌｏｎａ： ＩＥＥＥ， ２００５： ３２３⁃３２８． ［１８］ＭＡＲＴＩＮＥＺ⁃ＣＡＮＴＩＮ Ｒ， ＣＡＳＴＥＬＬＡＮＯＳ Ｊ Ａ． Ｕｎｓｃｅｎｔｅｄ ＳＬＡＭ ｆｏｒ ｌａｒｇｅ⁃ｓｃａｌｅ ｏｕｔｄｏｏｒ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｓ ［ Ｃ ］ ／ ／ ２００５ ＩＥＥＥ／ ＲＳＪ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｒｏｂｏｔｓ ａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍｓ． Ｅｄｍｏｎｔｏｎ： ＩＥＥＥ， ２００５： ３４２７⁃３４３２． ［１９］ＭＯＵＲＡＧＮＯＮ Ｅ， ＬＨＵＩＬＬＩＥＲ Ｍ， ＤＨＯＭＥ Ｍ， ｅｔ ａｌ． Ｍｏ⁃ ｎｏｃｕｌａｒ ｖｉｓｉｏｎ ｂａｓｅｄ ＳＬＡＭ ｆｏｒ ｍｏｂｉｌｅ ｒｏｂｏｔｓ ［ Ｃ］ ／ ／ １８ｔｈ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｐａｔｔｅｒｎ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ． Ｈｏｎｇ Ｋｏｎｇ： ＩＥＥＥ， ２００６： １０２７⁃１０３１． ［２０］ＫＬＥＩＮ Ｇ， ＭＵＲＲＡＹ Ｄ． Ｐａｒａｌｌｅｌ ｔｒａｃｋｉｎｇ ａｎｄ ｍａｐｐｉｎｇ ｆｏｒ ｓｍａｌｌ ＡＲ ｗｏｒｋｓｐａｃｅｓ ［ Ｃ］ ／ ／ ６ｔｈ ＩＥＥＥ ａｎｄ ＡＣＭ Ｉｎｔｅｒｎａ⁃ ｔｉｏｎａｌ Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ ｏｎ Ｍｉｘｅｄ ａｎｄ Ａｕｇｍｅｎｔｅｄ Ｒｅａｌｉｔｙ． Ｎａｒａ： ＩＥＥＥ， ２００７： ２２５⁃２３４． ［２１］ＫＬＥＩＮ Ｇ， ＭＵＲＲＡＹ Ｄ． Ｉｍｐｒｏｖｉｎｇ ｔｈｅ ａｇｉｌｉｔｙ ｏｆ ｋｅｙｆｒａｍｅ⁃ ｂａｓｅｄ ＳＬＡＭ ［ Ｍ］ ／ ／ ＦＯＲＳＹＴＨ Ｄ， ＴＯＲＲ Ｐ， ＺＩＳＳＥＲ⁃ ＭＡＮ Ａ， ｅｔ ａｌ． Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｖｉｓｉｏｎ⁃ＥＣＣＶ ２００８． Ｂｅｒｌｉｎ： Ｓｐｒｉｎｇｅｒ， ２００８： ８０２⁃８１５． ［２２］ＥＡＤＥ Ｅ， ＤＲＵＭＭＯＮＤ Ｔ． Ｍｏｎｏｃｕｌａｒ ＳＬＡＭ ａｓ ａ ｇｒａｐｈ ｏｆ ｃｏａｌｅｓｃｅｄ ｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎｓ［Ｃ］ ／ ／ ＩＥＥＥ １１ｔｈ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎ⁃ ｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｖｉｓｉｏｎ． Ｒｉｏ ｄｅ Ｊａｎｅｉｒｏ： ＩＥＥＥ， ２００７： １⁃８． ［２３］ ＳＴＲＡＳＤＡＴ Ｈ， ＭＯＮＴＩＥＬ Ｊ Ｍ Ｍ， ＤＡＶＩＳＯＮ Ａ Ｊ． Ｓｃａｌｅ ｄｒｉｆｔ⁃ａｗａｒｅ ｌａｒｇｅ ｓｃａｌｅ ｍｏｎｏｃｕｌａｒ ＳＬＡＭ ［ Ｊ ］． Ｒｏｂｏｔｉｃｓ： Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍｓ， ２０１０， ２（３）： ５． ［２４］ＨＡＲＲＩＳ Ｃ， ＳＴＥＰＨＥＮＳ Ｍ． Ａ ｃｏｍｂｉｎｅｄ ｃｏｒｎｅｒ ａｎｄ ｅｄｇｅ ｄｅｔｅｃｔｏｒ［Ｃ］ ／ ／ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ ４ｔｈ Ａｌｖｅｙ Ｖｉｓｉｏｎ Ｃｏｎｆｅｒ⁃ ｅｎｃｅ． １９８８， １５： １４７⁃１５１． ［２５］ＭＯＲＡＶＥＣ Ｈ Ｐ． Ｏｂｓｔａｃｌｅ ａｖｏｉｄａｎｃｅ ａｎｄ ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ ｉｎ ｔｈｅ ｒｅａｌ ｗｏｒｌｄ ｂｙ ａ ｓｅｅｉｎｇ ｒｏｂｏｔ ｒｏｖｅｒ［Ｒ］． Ｓｔａｎｆｏｒｄ： Ｓｔａｎｆｏｒｄ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ， １９８０． ［ ２６ ］ ＭＵＮＧＵＩＡ Ｒ， ＧＲＡＵ Ａ． Ｍｏｎｏｃｕｌａｒ ＳＬＡＭ ｆｏｒ ｖｉｓｕａｌ ｏｄｏｍｅｔｒｙ［Ｃ］ ／ ／ ＩＥＥＥ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ ｏｎ Ｉｎｔｅｌｌｉ⁃ ｇｅｎｔ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ． Ａｌｃａｌａ ｄｅ Ｈｅｎａｒｅｓ： ＩＥＥＥ， ２００７： １⁃６． ［２７］ＬＥＭＡＩＲＥ Ｔ， ＢＥＲＧＥＲ Ｃ， ＪＵＮＧ Ｉ Ｋ， ｅｔ ａｌ． Ｖｉｓｉｏｎ⁃ｂａｓｅｄ ｓｌａｍ： Ｓｔｅｒｅｏ ａｎｄ ｍｏｎｏｃｕｌａｒ ａｐｐｒｏａｃｈｅｓ［ Ｊ］． Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｖｉｓｉｏｎ， ２００７， ７４（３）： ３４３⁃３６４． ［２８］ＧＩＬ Ａ， ＲＥＩＮＯＳＯ Ｏ， ＭＯＺＯＳ Ｏ Ｍ， ｅｔ ａｌ． Ｉｍｐｒｏｖｉｎｇ ｄａｔａ ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ ｉｎ ｖｉｓｉｏｎ⁃ｂａｓｅｄ ＳＬＡＭ［ Ｃ］ ／ ／ ２００６ ＩＥＥＥ／ ＲＳＪ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｒｏｂｏｔｓ ａｎｄ Ｓｙｓ⁃ ｔｅｍｓ， ２００６： ２０７６⁃２０８１． ［２９］ＡＶＡＮＺＩＮＩ Ｐ， ＲＯＹＥＲ Ｅ， ＴＨＵＩＬＯＴ Ｂ， ｅｔ ａｌ． Ｕｓｉｎｇ ｍｏ⁃ ｎｏｃｕｌａｒ ｖｉｓｕａｌ ＳＬＡＭ ｔｏ ｍａｎｕａｌｌｙ ｃｏｎｖｏｙ ａ ｆｌｅｅｔ ｏｆ ａｕｔｏｍａｔ⁃ ｉｃ ｕｒｂａｎ ｖｅｈｉｃｌｅｓ ［ Ｃ］ ／ ／ ２０１３ ＩＥＥＥ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒ⁃ ｅｎｃｅ ｏｎ Ｒｏｂｏｔｉｃｓ ａｎｄ Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ （ ＩＣＲＡ）． Ｋａｒｌｓｒｕｈｅ： ＩＥＥＥ， ２０１３： ３２１９⁃３２２４． ［３０］ ＳＨＩ Ｊ， ＴＯＭＡＳＩ Ｃ． Ｇｏｏｄ ｆｅａｔｕｒｅｓ ｔｏ ｔｒａｃｋ ［ Ｃ］ ／ ／ １９９４ ＩＥＥＥ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｏｃｉｅｔｙ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｖｉｓｉｏｎ ａｎｄ Ｐａｔｔｅｒｎ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ． Ｓｅａｔｔｌｅ： ＩＥＥＥ， １９９４： ５９３⁃６００． ［３１］ＳＨＥＮ Ｓ， ＭＵＬＧＡＯＮＫＡＲ Ｙ， ＭＩＣＨＡＥＬ Ｎ， ｅｔ ａｌ． Ｖｉｓｉｏｎ⁃ 第 ４ 期 顾照鹏，等：单目视觉同步定位与地图创建方法综述 ·５０５·
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ｂａｓｅｄ ｓｔａｔｅ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｆｏｒ ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ ｒｏｔｏｒｃｒａｆｔ ＭＡＶｓ ｉｎ ｃｏｍｐｌｅｘ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｓ［Ｃ］ ／ ／ ２０１３ ＩＥＥＥ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎ⁃ ｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｒｏｂｏｔｉｃｓ ａｎｄ Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ （ ＩＣＲＡ）． Ｋａｒｌｓｒｕｈｅ： ＩＥＥＥ， ２０１３： １７５８⁃１７６４． ［３２］ＲＯＳＴＥＮ Ｅ， ＤＲＵＭＭＯＮＤ Ｔ． Ｍａｃｈｉｎｅ ｌｅａｒｎｉｎｇ ｆｏｒ ｈｉｇｈ⁃ ｓｐｅｅｄ ｃｏｒｎｅｒ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ［Ｍ］ ／ ／ ＬＥＯＮＡＲＤＩＳ Ａ， ＢＩＳＣＨＯＦ Ｈ， ＰＩＮＺ Ａ， ｅｔ ａｌ． Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｖｉｓｉｏｎ⁃ＥＣＣＶ ２００６． Ｂｅｒｌｉｎ： Ｓｐｒｉｎｇｅｒ， ２００６： ４３０⁃４４３． ［３３］ＷＩＬＬＩＡＭＳ Ｂ， ＫＬＥＩＮ Ｇ， ＲＥＩＤ Ｉ． Ｒｅａｌ⁃ｔｉｍｅ ＳＬＡＭ ｒｅｌｏ⁃ ｃａｌｉｓａｔｉｏｎ ［ Ｃ ］ ／ ／ ＩＥＥＥ １１ｔｈ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｖｉｓｉｏｎ． Ｒｉｏ ｄｅ Ｊａｎｅｉｒｏ： ＩＥＥＥ， ２００７： １⁃８． ［３４］ ＷＩＬＬＩＡＭＳ Ｂ， ＫＬＥＩＮ Ｇ， ＲＥＩＤ Ｉ． Ａｕｔｏｍａｔｉｃ ｒｅｌｏｃａｌｉｚａ⁃ ｔｉｏｎ ａｎｄ ｌｏｏｐ ｃｌｏｓｉｎｇ ｆｏｒ ｒｅａｌ⁃ｔｉｍｅ ｍｏｎｏｃｕｌａｒ ＳＬＡＭ［ Ｊ］． ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｐａｔｔｅｒｎ Ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｉｎｔｅｌ⁃ ｌｉｇｅｎｃｅ， ２０１１， ３３（９）： １６９９⁃１７１２． ［３５］ ＳＯＮＧ Ｓ Ｙ， ＣＨＡＮＤＲＡＫＥＲ Ｍ， ＧＵＥＳＴ Ｃ Ｃ． Ｐａｒａｌｌｅｌ， ｒｅａｌ⁃ｔｉｍｅ ｍｏｎｏｃｕｌａｒ ｖｉｓｕａｌ ｏｄｏｍｅｔｒｙ［Ｃ］ ／ ／ ２０１３ ＩＥＥＥ Ｉｎ⁃ ｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｒｏｂｏｔｉｃｓ ａｎｄ Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ （ＩＣＲＡ）． Ｋａｒｌｓｒｕｈｅ： ＩＥＥＥ， ２０１３： ４６９８⁃４７０５． ［３６］ ＬＯＷＥ Ｄ Ｇ． Ｏｂｊｅｃｔ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｆｒｏｍ ｌｏｃａｌ ｓｃａｌｅ⁃ｉｎｖａｒｉａｎｔ ｆｅａｔｕｒｅｓ［Ｃ］ ／ ／ Ｔｈｅ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ Ｓｅｖｅｎｔｈ ＩＥＥＥ Ｉｎｔｅｒ⁃ ｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｖｉｓｉｏｎ， １９９９． Ｋｅｒｋｙｒａ： ＩＥＥＥ， １９９９， ２： １１５０⁃１１５７． ［３７］ＬＯＷＥ Ｄ Ｇ． Ｄｉｓｔｉｎｃｔｉｖｅ ｉｍａｇｅ ｆｅａｔｕｒｅｓ ｆｒｏｍ ｓｃａｌｅ⁃ｉｎｖａｒｉａｎｔ ｋｅｙｐｏｉｎｔｓ［ Ｊ］． Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｖｉｓｉｏｎ， ２００４， ６０（２）： ９１⁃１１０． ［３８］ ＣＨＥＮ Ｃ Ｈ， ＣＨＡＮ Ｙ Ｐ． ＳＩＦＴ⁃ｂａｓｅｄ ｍｏｎｏｃｌｕａｒ ＳＬＡＭ ｗｉｔｈ ｉｎｖｅｒｓｅ ｄｅｐｔｈ ｐａｒａｍｅｔｅｒｉｚａｔｉｏｎ ｆｏｒ ｒｏｂｏｔ ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ ［Ｃ］ ／ ／ ＩＥＥＥ Ｗｏｒｋｓｈｏｐ ｏｎ Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｒｏｂｏｔｉｃｓ ａｎｄ Ｉｔｓ Ｓｏ⁃ ｃｉａｌ Ｉｍｐａｃｔｓ． Ｈｓｉｎｃｈｕ： ＩＥＥＥ， ２００７： １⁃６． ［３９］ ＦＯＬＫＥＳＳＯＮ Ｊ， ＣＨＲＩＳＴＥＮＳＥＮ Ｈ． Ｓｉｆｔ ｂａｓｅｄ ｇｒａｐｈｉｃａｌ ｓｌａｍ ｏｎ ａ ｐａｃｋｂｏｔ［Ｍ］ ／ ／ Ｒｏｌａｎｄ Ｃ Ｌ， ｅｄ． Ｆｉｅｌｄ ａｎｄ Ｓｅｒｖ⁃ ｉｃｅ Ｒｏｂｏｔｉｃｓ： Ｒｅｓｕｌｔｓ ｏｆ ｔｈｅ ６ｔｈ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ． Ｂｅｒｌｉｎ： Ｓｐｒｉｎｇｅｒ， ２００８， ４２： ３１７⁃３２８． ［４０］ ＺＨＡＯ Ｌ， ＨＵＡＮＧ Ｓ Ｄ， ＹＡＮ Ｌ， ｅｔ ａｌ． Ｌａｒｇｅ⁃ｓｃａｌｅ ｍｏ⁃ ｎｏｃｕｌａｒ ＳＬＡＭ ｂｙ ｌｏｃａｌ ｂｕｎｄｌｅ ａｄｊｕｓｔｍｅｎｔ ａｎｄ ｍａｐ ｊｏｉｎｉｎｇ ［Ｃ］ ／ ／ ２０１０ １１ｔｈ ＩＥＥＥ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｃｏｎ⁃ ｔｒｏｌ Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ Ｒｏｂｏｔｉｃｓ ＆ Ｖｉｓｉｏｎ （ＩＣＡＲＣＶ）． Ｓｉｎｇａｐｏｒｅ： ＩＥＥＥ， ２０１０： ４３１⁃４３６． ［４１］ ＳÁＮＣＨＥＺ Ｊ Ｒ， ＡＬＶＡＲＥＺ Ｈ， ＢＯＲＲＯ Ｄ． Ｔｏｗａｒｄｓ ｒｅａｌ ｔｉｍｅ ３Ｄ ｔｒａｃｋｉｎｇ ａｎｄ ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ｏｎ ａ ＧＰＵ ｕｓｉｎｇ Ｍｏｎｔｅ Ｃａｒｌｏ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｓ［Ｃ］ ／ ／ ２０１０ ９ｔｈ ＩＥＥＥ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｓｙｍ⁃ ｐｏｓｉｕｍ ｏｎ Ｍｉｘｅｄ ａｎｄ Ａｕｇｍｅｎｔｅｄ Ｒｅａｌｉｔｙ （ ＩＳＭＡＲ）． Ｓｅ⁃ ｏｕｌ： ＩＥＥＥ， ２０１０： １８５⁃１９２． ［４２］ＷＡＲＲＥＮ Ｍ， ＭＣＫＩＮＮＯＮ Ｄ， ＨＥ Ｈ， ｅｔ ａｌ． Ｌａｒｇｅ ｓｃａｌｅ ｍｏｎｏｃｕｌａｒ ｖｉｓｉｏｎ⁃ｏｎｌｙ ｍａｐｐｉｎｇ ｆｒｏｍ ａ ｆｉｘｅｄ⁃ｗｉｎｇ ｓＵＡＳ ［Ｍ］ ／ ／ ＹＯＳＨＩＤＡ Ｋ， ＴＡＤＯＫＯＲＯ Ｓ， ｅｔ ａｌ． Ｆｉｅｌｄ ａｎｄ Ｓｅｒｖｉｃｅ Ｒｏｂｏｔｉｃｓ． Ｂｅｒｌｉｎ： Ｓｐｒｉｎｇｅｒ， ２０１４， ９２： ４９５⁃５０９． ［４３］ＹＡＮ Ｋ， ＳＵＫＴＨＡＮＫＡＲ Ｒ． ＰＣＡ⁃ＳＩＦＴ： Ａ ｍｏｒｅ ｄｉｓｔｉｎｃ⁃ ｔｉｖｅ ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ ｆｏｒ ｌｏｃａｌ ｉｍａｇｅ ｄｅｓｃｒｉｐｔｏｒｓ［ Ｃ］ ／ ／ Ｐｒｏ⁃ ｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ ２００４ ＩＥＥＥ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｏｃｉｅｔｙ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｖｉｓｉｏｎ ａｎｄ Ｐａｔｔｅｒｎ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ． Ｗａｓｈｉｎｇｔｏｎ， ＤＣ： ＩＥＥＥ， ２００４， ２： ＩＩ⁃５０６⁃ＩＩ⁃５１３． ［４４］ＢＡＹ Ｈ， ＴＵＹＴＥＬＡＡＲＳ Ｔ， ＶＡＮ ＧＯＯＬ Ｌ． ＳＵＲＦ： Ｓｐｅｅ⁃ ｄｅｄ ｕｐ ｒｏｂｕｓｔ ｆｅａｔｕｒｅｓ［Ｍ］ ／ ／ ＬＥＯＮＡＲＤＩＳ Ａ， ＢＩＳＣＨＯＦ Ｈ， ＰＩＮＺ Ａ， ｅｔ ａｌ． Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｖｉｓｉｏｎ⁃ＥＣＣＶ ２００６． Ｂｅｒｌｉｎ： Ｓｐｒｉｎｇｅｒ， ２００６： ４０４⁃４１７． ［４５］ＺＨＡＮＧ Ｚ Ｙ， ＨＵＡＮＧ Ｙ Ｌ， ＬＩ Ｃ， ｅｔ ａｌ． Ｍｏｎｏｃｕｌａｒ ｖｉｓｉｏｎ ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ ａｎｄ ｍａｐｐｉｎｇ ｕｓｉｎｇ ＳＵＲＦ［Ｃ］ ／ ／ ７ｔｈ Ｗｏｒｌｄ Ｃｏｎｇｒｅｓｓ ｏｎ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｃｏｎｔｒｏｌ ａｎｄ Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ， ２００８． Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ： ＩＥＥＥ， ２００８： １６５１⁃１６５６． ［４６］ＣＩＶＥＲＡ Ｊ， ＧÁＬＶＥＺ⁃ＬÓＰＥＺ Ｄ， ＲＩＡＺＵＥＬＯ Ｌ， ｅｔ ａｌ． Ｔｏ⁃ ｗａｒｄｓ ｓｅｍａｎｔｉｃ ＳＬＡＭ ｕｓｉｎｇ ａ ｍｏｎｏｃｕｌａｒ ｃａｍｅｒａ ［ Ｃ］ ／ ／ ２０１１ ＩＥＥＥ／ ＲＳＪ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｒｏ⁃ ｂｏｔｓ ａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍｓ （ ＩＲＯＳ）． Ｓａｎ Ｆｒａｎｃｉｓｃｏ： ＩＥＥＥ， ２０１１： １２７７⁃１２８４． ［ ４７ ］ ＣＡＬＯＮＤＥＲ Ｍ， ＬＥＰＥＴＩＴ Ｖ， ＯＺＵＹＳＡＬ Ｍ， ｅｔ ａｌ． ＢＲＩＥＦ： Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ ａ ｌｏｃａｌ ｂｉｎａｒｙ ｄｅｓｃｒｉｐｔｏｒ ｖｅｒｙ ｆａｓｔ［Ｊ］． ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｐａｔｔｅｒｎ Ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｉｎｔｅｌ⁃ ｌｉｇｅｎｃｅ， ２０１２， ３４（７）： １２８１⁃１２９８． ［４８］ＲＵＢＬＥＥ Ｅ， ＲＡＢＡＵＤ Ｖ， ＫＯＮＯＬＩＧＥ Ｋ， ｅｔ ａｌ． ＯＲＢ： ａｎ ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ａｌｔｅｒｎａｔｉｖｅ ｔｏ ＳＩＦＴ ｏｒ ＳＵＲＦ［Ｃ］ ／ ／ ２０１１ ＩＥＥＥ Ｉｎ⁃ ｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｖｉｓｉｏｎ （ ＩＣＣＶ）． Ｂａｒ⁃ ｃｅｌｏｎａ： ＩＥＥＥ， ２０１１： ２５６４⁃２５７１． ［４９］ＪＵＮ Ｌ， ＰＡＮ Ｔ Ｓ， ＴＳＥＮＧ Ｋ Ｋ， ｅｔ ａｌ． Ｄｅｓｉｇｎ ｏｆ ａ ｍｏｎｏｃ⁃ ｕｌａｒ ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ ｌｏｃａｌｉｓａｔｉｏｎ ａｎｄ ｍａｐｐｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍ ｗｉｔｈ ＯＲＢ ｆｅａｔｕｒｅ［Ｃ］ ／ ／ Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ ａｎｄ Ｅｘｐｏ （ ＩＣＭＥ）， ２０１３ ＩＥＥＥ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ ＩＥＥＥ， ２０１３： １⁃４． ［５０］ＬＩ Ｊ， ＰＡＮ Ｔ Ｓ， ＴＳＥＮＧ Ｋ Ｋ， ｅｔ ａｌ． Ｄｅｓｉｇｎ ｏｆ ａ ｍｏｎｏｃｕｌａｒ ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ ｌｏｃａｌｉｓａｔｉｏｎ ａｎｄ ｍａｐｐｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍ ｗｉｔｈ ＯＲＢ ｆｅａｔｕｒｅ［Ｃ］ ／ ／ ２０１３ ＩＥＥＥ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｍｕｌ⁃ ｔｉｍｅｄｉａ ａｎｄ Ｅｘｐｏ （ＩＣＭＥ）． Ｓａｎ Ｊｏｓｅ： ＩＥＥＥ， ２０１３： １⁃４． ［５１］ＬＥＭＡＩＲＥ Ｔ， ＬＡＣＲＯＩＸ Ｓ． Ｍｏｎｏｃｕｌａｒ⁃ｖｉｓｉｏｎ ｂａｓｅｄ ＳＬＡＭ ｕｓｉｎｇ ｌｉｎｅ ｓｅｇｍｅｎｔｓ［Ｃ］ ／ ／ ２００７ ＩＥＥＥ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒ⁃ ｅｎｃｅ ｏｎ Ｒｏｂｏｔｉｃｓ ａｎｄ Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ． Ｒｏｍａ： ＩＥＥＥ， ２００７： ２７９１⁃２７９６． ［５２］ ＳＯＬÀ Ｊ， ＶＩＤＡＬ⁃ＣＡＬＬＥＪＡ Ｔ， ＤＥＶＹ Ｍ． Ｕｎｄｅｌａｙｅｄ ｉｎｉ⁃ ｔｉａｌｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ ｌｉｎｅ ｓｅｇｍｅｎｔｓ ｉｎ ｍｏｎｏｃｕｌａｒ ＳＬＡＭ ［ Ｃ］ ／ ／ ＩＥＥＥ／ ＲＳＪ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｒｏｂｏｔｓ ａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍｓ． Ｓｔ． Ｌｏｕｉｓ： ＩＥＥＥ， ２００９： １５５３⁃１５５８． ［５３］ＣＯＮＣＨＡ Ａ， ＣＩＶＥＲＡ Ｊ． Ｕｓｉｎｇ ｓｕｐｅｒｐｉｘｅｌｓ ｉｎ ｍｏｎｏｃｕｌａｒ ＳＬＡＭ［ Ｃ］ ／ ／ ２０１４ ＩＥＥＥ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｒｏ⁃ ｂｏｔｉｃｓ ａｎｄ Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ （ ＩＣＲＡ ）． Ｈｏｎｇ Ｋｏｎｇ： ＩＥＥＥ， ２０１４： ３６５⁃３７２． ［５４］ ＷＥＩＳＳ Ｓ， ＳＩＥＧＷＡＲＴ Ｒ． Ｒｅａｌ⁃ｔｉｍｅ ｍｅｔｒｉｃ ｓｔａｔｅ ｅｓｔｉｍａ⁃ ｔｉｏｎ ｆｏｒ ｍｏｄｕｌａｒ ｖｉｓｉｏｎ⁃ｉｎｅｒｔｉａｌ ｓｙｓｔｅｍｓ ［ Ｃ］ ／ ／ ２０１１ ＩＥＥＥ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｒｏｂｏｔｉｃｓ ａｎｄ Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ （ＩＣＲＡ）． Ｓｈａｎｇｈａｉ： ＩＥＥＥ， ２０１１： ４５３１⁃４５３７． ［５５］ＪＡＭＡ Ｍ， ＳＣＨＩＮＳＴＯＣＫ Ｄ． Ｐａｒａｌｌｅｌ ｔｒａｃｋｉｎｇ ａｎｄ ｍａｐｐｉｎｇ ｆｏｒ ｃｏｎｔｒｏｌｌｉｎｇ ＶＴＯＬ ａｉｒｆｒａｍｅ［ Ｊ］． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｓｃｉ⁃ ｅｎｃｅ ａｎｄ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ， ２０１１： ４１３０７４． ［５６］ ＤＡＶＩＳＯＮ Ａ Ｊ． Ａｃｔｉｖｅ ｓｅａｒｃｈ ｆｏｒ ｒｅａｌ⁃ｔｉｍｅ ｖｉｓｉｏｎ ［ Ｃ］ ／ ／ Ｔｅｎｔｈ ＩＥＥＥ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｖｉｓｉｏｎ． Ｂｅｉｊｉｎｇ： ＩＥＥＥ， ２００５， １： ６６⁃７３． ［５７］ ＣＨＬＩ Ｍ， ＤＡＶＩＳＯＮ Ａ Ｊ． Ａｃｔｉｖｅ ｍａｔｃｈｉｎｇ［ Ｍ］ ／ ／ ＦＯＲ⁃ ＳＹＴＨ Ｄ， ＴＯＲＲ Ｐ， ＺＩＳＳＥＲＭＡＮ Ａ， ｅｔ ａｌ． Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｖｉ⁃ ｓｉｏｎ⁃ＥＣＣＶ ２００８． Ｂｅｒｌｉｎ： Ｓｐｒｉｎｇｅｒ， ２００８： ７２⁃８５． ［５８］ＣＨＬＩ Ｍ， ＤＡＶＩＳＯＮ Ａ Ｊ． Ａｃｔｉｖｅ ｍａｔｃｈｉｎｇ ｆｏｒ ｖｉｓｕａｌ ｔｒａｃｋ⁃ ·５０６· 智 能 系 统 学 报 第 １０ 卷
第4期 顾照鹏，等：单目视觉同步定位与地图创建方法综述 .507. ing[J].Robotics and Autonomous Systems,2009,57 timation system C//Proceedings of the 2005 IEEE Inter- (12):1173-1187. national Conference on Robotics and Automation.Barcelo- [59]CIVERA J,GRASA O G,DAVISON A J,et al.1-point na:IEEE,2005:4463-4469. RANSAC for EKF-based structure from motion C]// [73]LANG P,PINZ A.Calibration of hybrid vision/inertial IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots tracking systems [C]//Proceedings of the 2nd InerVis: and Systems,2009.St.Louis:IEEE,2009:3498-3504. Workshop on Integration of Vision and Inertial Sensors. [60]CIVERA J,GRASA O G,DAVISON A J,et al.1-Point Barcelona,Spain,2005. RANSAC for extended Kalman filtering:Application to re- [74]顾照鹏，董秋雷.基于部分惯性传感器信息的单目视觉 al-time structure from motion and visual odometry [J]. 同步定位与地图创建方法[J].计算机辅助设计与图形 Journal of Field Robotics,2010,27(5):609-631. 学学报，2012,24(2)：155-160. [61 EADE E,DRUMMOND T.Scalable monocular SLAM GU Zhaopeng,DONG Qiulei.Monocular SLAM based on [C]//2006 IEEE Computer Society Conference on Com- partial inertial measurement unit information[J].Journal of puter Vision and Pattern Recognition.New York:IEEE, Computer-Aided Design Computer Graphics,2012,24 2006,1:469-476. (2):155-160. [62]GUERRA E,MUNGUIA R,BOLEA Y,et al.Validation [75]LIU H,ZHOU Y L,GU Z P.Inertial measurement unit- of data association for monocular SLAM.Mathematical camera calibration based on incomplete inertial sensor in- Problems in Engineering,2013:1-11. formation[J].Journal of Zhejiang University:Science C, [63 MUNGUIA R,GRAU A.Monocular SLAM for visual 2014,15(11):999-1008. odometry:A full approach to the delayed inverse-depth [76]FU S,LIU H F,GAO L F,et al.SLAM for mobile robots feature initialization method[].Mathematical Problems using laser range finder and monocular vision[C]//14th in Engineering,2012:676385. International Conference on Mechatronics and Machine Vi- [64]CIVERA J,DAVISON A J,MONTIEL J MM.Inverse sion in Practice.Xiamen:IEEE,2007:91-96. depth to depth conversion for monocular SLAM[C]//2007 [77]ZHANG Q,PLESS R.Extrinsic calibration of a camera IEEE International Conference on Robotics and Automa- and laser range finder (improves camera calibration) tion.Roma:IEEE,2007:2778-2783. [C]//2004 IEEE/RSJ International Conference on Intel- [65]PIETZSCH T.Efficient feature parameterisation for visual ligent Robots and Systems.Sendai:IEEE,2004,3: SLAM using inverse depth bundles[C]//EVERINGHAM 2301-2306. M,NEEDHAM C,et al.Proceedings of the British Ma- [78]JEONG W,LEE K M.CV-SLAM:A new ceiling vision- chine Vision Conference 2008.BMVC Press,2008:1-10. based SLAM technique C]//2005 IEEE/RSJ Internation- [66]IMRE E,BERGER M O,NOURY N.Improved inverse- al Conference on Intelligent Robots and Systems.Edmon- depth parameterization for monocular simultaneous localiza- ton:EEE,2005:3195-3200. tion and mapping[C]//IEEE International Conference on [79]GEIGER A,ZIEGLER J,STfLLER C.StereoScan:Dense Robotics and Automation.Kobe:IEEE,2009:381-386. 3d reconstruction in real-time[C]//2011 IEEE Intelligent [67]FORSTER C,PIZZOLI M,SCARAMUZZA D.SVO:fast Vehicles Symposium (IV).Baden-Baden:IEEE,2011: semi-direct monocular visual odometry [C]//2014 IEEE 963-968 International Conference on Robotics and Automation. 作者简介： Hong Kong:IEEE,2014. 顾照鹏，男，1981年生，博士后 [68]STRASDAT H,MONTIEL J MM,DAVISON A J.Seale EEE会员，主要研究方向为单目视觉 drift-aware large scale monocular SLAM [C]//Proceed- SLAM、移动机器人视觉导航。发表学 ings of Robotics Robotics:Science and Systems.2010. 术论文10余篇，被EI,SCI检索10篇。 [69]TANSKANEN P,KOLEV K,MEIER L,et al.Live metric 3d reconstruction on mobile phones [C]//2013 IEEE In- ternational Conference on Computer Vision (ICCV).Syd- ney:EEE,2013:65-72. 刘宏，男，1967年生，教授，博士生 [70]AZUMA R,BISHOP G.Improving static and dynamic reg- 导师，EEE会员，国际机器人足球联 istration in an optical see-through HMD[C]//Proceedings 盟(F-RA)竞赛委员会委员，中国人工 of the 21st ACM Conference on Computer Graphics and In- 智能学会常务理事，副秘书长、青年工 teractive Techniques.New York:ACM,1994:197-204. 作委员会主任，中国自动化学会智 [71]NOTZI G,WEISS S,SCARAMUZZA D,et al.Fusion of 能自动化专业委员会委员。主要研 IMU and vision for absolute scale estimation in monocular 究方向为模式识别、智能信息处理与计 SLAM[J].Journal of Intelligent Robotic Systems, 算机视觉。发表学术论文100余篇，其中被EI,SCI检索50 2011,61(1-4):287-299. 余篇。 [72 ]JOHNSON A,WILLSON R,GOGUEN J,et al.Field tes- ting of the mars exploration rovers descent image motion es- [责任编辑：王亚秋]
［责任编辑：王亚秋］ ｉｎｇ ［ Ｊ ］． Ｒｏｂｏｔｉｃｓ ａｎｄ Ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ Ｓｙｓｔｅｍｓ， ２００９， ５ 作委员会主任， 中国自动化学会智 ７ （１２）： １１７３⁃１１８７． ［５９］ＣＩＶＥＲＡ Ｊ， ＧＲＡＳＡ Ｏ Ｇ， ＤＡＶＩＳＯＮ Ａ Ｊ， ｅｔ ａｌ． １⁃ｐｏｉｎｔ ＲＡＮＳＡＣ ｆｏｒ ＥＫＦ⁃ｂａｓｅｄ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｆｒｏｍ ｍｏｔｉｏｎ ［ Ｃ ］ ／ ／ ＩＥＥＥ／ ＲＳＪ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｒｏｂｏｔｓ ａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍｓ， ２００９． Ｓｔ． Ｌｏｕｉｓ： ＩＥＥＥ， ２００９： ３４９８⁃３５０４． ［６０］ＣＩＶＥＲＡ Ｊ， ＧＲＡＳＡ Ｏ Ｇ， ＤＡＶＩＳＯＮ Ａ Ｊ， ｅｔ ａｌ． １⁃Ｐｏｉｎｔ ＲＡＮＳＡＣ ｆｏｒ ｅｘｔｅｎｄｅｄ Ｋａｌｍａｎ ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ： Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｔｏ ｒｅ⁃ ａｌ⁃ｔｉｍｅ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｆｒｏｍ ｍｏｔｉｏｎ ａｎｄ ｖｉｓｕａｌ ｏｄｏｍｅｔｒｙ ［ Ｊ ］． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｆｉｅｌｄ Ｒｏｂｏｔｉｃｓ， ２０１０， ２７（５）： ６０９⁃６３１． ［６１］ ＥＡＤＥ Ｅ， ＤＲＵＭＭＯＮＤ Ｔ． Ｓｃａｌａｂｌｅ ｍｏｎｏｃｕｌａｒ ＳＬＡＭ ［Ｃ］ ／ ／ ２００６ ＩＥＥＥ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｏｃｉｅｔｙ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｃｏｍ⁃ ｐｕｔｅｒ Ｖｉｓｉｏｎ ａｎｄ Ｐａｔｔｅｒｎ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ． Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ： ＩＥＥＥ， ２００６， １： ４６９⁃４７６． ［６２］ＧＵＥＲＲＡ Ｅ， ＭＵＮＧＵＩＡ Ｒ， ＢＯＬＥＡ Ｙ， ｅｔ ａｌ． Ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ ｏｆ ｄａｔａ ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ ｆｏｒ ｍｏｎｏｃｕｌａｒ ＳＬＡＭ［ Ｊ］． Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌ Ｐｒｏｂｌｅｍｓ ｉｎ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ， ２０１３：１⁃１１． ［ ６３ ］ ＭＵＮＧＵÍＡ Ｒ， ＧＲＡＵ Ａ． Ｍｏｎｏｃｕｌａｒ ＳＬＡＭ ｆｏｒ ｖｉｓｕａｌ ｏｄｏｍｅｔｒｙ： Ａ ｆｕｌｌ ａｐｐｒｏａｃｈ ｔｏ ｔｈｅ ｄｅｌａｙｅｄ ｉｎｖｅｒｓｅ⁃ｄｅｐｔｈ ｆｅａｔｕｒｅ ｉｎｉｔｉａｌｉｚａｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ ［ Ｊ］． Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌ Ｐｒｏｂｌｅｍｓ ｉｎ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ， ２０１２： ６７６３８５． ［６４］ ＣＩＶＥＲＡ Ｊ， ＤＡＶＩＳＯＮ Ａ Ｊ， ＭＯＮＴＩＥＬ Ｊ Ｍ Ｍ． Ｉｎｖｅｒｓｅ ｄｅｐｔｈ ｔｏ ｄｅｐｔｈ ｃｏｎｖｅｒｓｉｏｎ ｆｏｒ ｍｏｎｏｃｕｌａｒ ＳＬＡＭ［Ｃ］ ／ ／ ２００７ ＩＥＥＥ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｒｏｂｏｔｉｃｓ ａｎｄ Ａｕｔｏｍａ⁃ ｔｉｏｎ． Ｒｏｍａ： ＩＥＥＥ， ２００７： ２７７８⁃２７８３． ［６５］ＰＩＥＴＺＳＣＨ Ｔ． Ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ｆｅａｔｕｒｅ ｐａｒａｍｅｔｅｒｉｓａｔｉｏｎ ｆｏｒ ｖｉｓｕａｌ ＳＬＡＭ ｕｓｉｎｇ ｉｎｖｅｒｓｅ ｄｅｐｔｈ ｂｕｎｄｌｅｓ［Ｃ］ ／ ／ ＥＶＥＲＩＮＧＨＡＭ Ｍ， ＮＥＥＤＨＡＭ Ｃ， ｅｔ ａｌ． Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ Ｂｒｉｔｉｓｈ Ｍａ⁃ ｃｈｉｎｅ Ｖｉｓｉｏｎ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ２００８． ＢＭＶＣ Ｐｒｅｓｓ， ２００８： １⁃１０． ［６６］ＩＭＲＥ Ｅ， ＢＥＲＧＥＲ Ｍ Ｏ， ＮＯＵＲＹ Ｎ． Ｉｍｐｒｏｖｅｄ ｉｎｖｅｒｓｅ⁃ ｄｅｐｔｈ ｐａｒａｍｅｔｅｒｉｚａｔｉｏｎ ｆｏｒ ｍｏｎｏｃｕｌａｒ ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ ｌｏｃａｌｉｚａ⁃ ｔｉｏｎ ａｎｄ ｍａｐｐｉｎｇ［Ｃ］ ／ ／ ＩＥＥＥ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｒｏｂｏｔｉｃｓ ａｎｄ Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ． Ｋｏｂｅ： ＩＥＥＥ， ２００９： ３８１⁃３８６． ［６７］ＦＯＲＳＴＥＲ Ｃ， ＰＩＺＺＯＬＩ Ｍ， ＳＣＡＲＡＭＵＺＺＡ Ｄ． ＳＶＯ： ｆａｓｔ ｓｅｍｉ⁃ｄｉｒｅｃｔ ｍｏｎｏｃｕｌａｒ ｖｉｓｕａｌ ｏｄｏｍｅｔｒｙ ［ Ｃ］ ／ ／ ２０１４ ＩＥＥＥ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｒｏｂｏｔｉｃｓ ａｎｄ Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ． Ｈｏｎｇ Ｋｏｎｇ： ＩＥＥＥ， ２０１４． ［６８］ ＳＴＲＡＳＤＡＴ Ｈ， ＭＯＮＴＩＥＬ Ｊ Ｍ Ｍ， ＤＡＶＩＳＯＮ Ａ Ｊ． Ｓｃａｌｅ ｄｒｉｆｔ⁃ａｗａｒｅ ｌａｒｇｅ ｓｃａｌｅ ｍｏｎｏｃｕｌａｒ ＳＬＡＭ ［ Ｃ］ ／ ／ Ｐｒｏｃｅｅｄ⁃ ｉｎｇｓ ｏｆ Ｒｏｂｏｔｉｃｓ Ｒｏｂｏｔｉｃｓ： Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍｓ． ２０１０． ［６９］ＴＡＮＳＫＡＮＥＮ Ｐ， ＫＯＬＥＶ Ｋ， ＭＥＩＥＲ Ｌ， ｅｔ ａｌ． Ｌｉｖｅ ｍｅｔｒｉｃ ３ｄ ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ｏｎ ｍｏｂｉｌｅ ｐｈｏｎｅｓ［ Ｃ］ ／ ／ ２０１３ ＩＥＥＥ Ｉｎ⁃ ｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｖｉｓｉｏｎ （ ＩＣＣＶ）． Ｓｙｄ⁃ ｎｅｙ： ＩＥＥＥ， ２０１３： ６５⁃７２． ［７０］ＡＺＵＭＡ Ｒ， ＢＩＳＨＯＰ Ｇ． Ｉｍｐｒｏｖｉｎｇ ｓｔａｔｉｃ ａｎｄ ｄｙｎａｍｉｃ ｒｅｇ⁃ ｉｓｔｒａｔｉｏｎ ｉｎ ａｎ ｏｐｔｉｃａｌ ｓｅｅ⁃ｔｈｒｏｕｇｈ ＨＭＤ［Ｃ］ ／ ／ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ ２１ｓｔ ＡＣＭ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｇｒａｐｈｉｃｓ ａｎｄ Ｉｎ⁃ ｔｅｒａｃｔｉｖｅ Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ． Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ： ＡＣＭ， １９９４： １９７⁃２０４． ［７１］ＮÜＴＺＩ Ｇ， ＷＥＩＳＳ Ｓ， ＳＣＡＲＡＭＵＺＺＡ Ｄ， ｅｔ ａｌ． Ｆｕｓｉｏｎ ｏｆ ＩＭＵ ａｎｄ ｖｉｓｉｏｎ ｆｏｒ ａｂｓｏｌｕｔｅ ｓｃａｌｅ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｉｎ ｍｏｎｏｃｕｌａｒ ２０１１， ６１（１⁃４）： ２８７⁃２９９． ［７２］ＪＯＨＮＳＯＮ Ａ， ＷＩＬＬＳＯＮ Ｒ， ＧＯＧＵＥＮ Ｊ， ｅｔ ａｌ． Ｆｉｅｌｄ ｔｅｓ⁃ ｔｉｎｇ ｏｆ ｔｈｅ ｍａｒｓ ｅｘｐｌｏｒａｔｉｏｎ ｒｏｖｅｒｓ ｄｅｓｃｅｎｔ ｉｍａｇｅ ｍｏｔｉｏｎ ｅｓ⁃ ｔｉｍａｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ［Ｃ］ ／ ／ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ ２００５ ＩＥＥＥ Ｉｎｔｅｒ⁃ ｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｒｏｂｏｔｉｃｓ ａｎｄ Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ． Ｂａｒｃｅｌｏ⁃ ｎａ： ＩＥＥＥ， ２００５： ４４６３⁃４４６９． ［７３］ ＬＡＮＧ Ｐ， ＰＩＮＺ Ａ． Ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ ｏｆ ｈｙｂｒｉｄ ｖｉｓｉｏｎ ／ ｉｎｅｒｔｉａｌ ｔｒａｃｋｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍｓ ［ Ｃ］ ／ ／ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ ２ｎｄ ＩｎｅｒＶｉｓ： Ｗｏｒｋｓｈｏｐ ｏｎ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ ｏｆ Ｖｉｓｉｏｎ ａｎｄ Ｉｎｅｒｔｉａｌ Ｓｅｎｓｏｒｓ． Ｂａｒｃｅｌｏｎａ， Ｓｐａｉｎ， ２００５． ［７４］顾照鹏， 董秋雷． 基于部分惯性传感器信息的单目视觉 同步定位与地图创建方法［Ｊ］． 计算机辅助设计与图形 学学报， ２０１２， ２４（２）： １５５⁃１６０． ＧＵ Ｚｈａｏｐｅｎｇ， ＤＯＮＧ Ｑｉｕｌｅｉ． Ｍｏｎｏｃｕｌａｒ ＳＬＡＭ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｐａｒｔｉａｌ ｉｎｅｒｔｉａｌ ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ｕｎｉｔ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ［Ｊ］． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ⁃Ａｉｄｅｄ Ｄｅｓｉｇｎ ＆ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｇｒａｐｈｉｃｓ， ２０１２， ２４ （２）： １５５⁃１６０． ［７５］ＬＩＵ Ｈ， ＺＨＯＵ Ｙ Ｌ， ＧＵ Ｚ Ｐ． Ｉｎｅｒｔｉａｌ ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ｕｎｉｔ⁃ ｃａｍｅｒａ ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｉｎｃｏｍｐｌｅｔｅ ｉｎｅｒｔｉａｌ ｓｅｎｓｏｒ ｉｎ⁃ ｆｏｒｍａｔｉｏｎ［Ｊ］． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｚｈｅｊｉａｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ： Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｃ， ２０１４， １５（１１）： ９９９⁃１００８． ［７６］ＦＵ Ｓ， ＬＩＵ Ｈ Ｆ， ＧＡＯ Ｌ Ｆ， ｅｔ ａｌ． ＳＬＡＭ ｆｏｒ ｍｏｂｉｌｅ ｒｏｂｏｔｓ ｕｓｉｎｇ ｌａｓｅｒ ｒａｎｇｅ ｆｉｎｄｅｒ ａｎｄ ｍｏｎｏｃｕｌａｒ ｖｉｓｉｏｎ［Ｃ］ ／ ／ １４ｔｈ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｍｅｃｈａｔｒｏｎｉｃｓ ａｎｄ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｖｉ⁃ ｓｉｏｎ ｉｎ Ｐｒａｃｔｉｃｅ． Ｘｉａｍｅｎ： ＩＥＥＥ， ２００７： ９１⁃９６． ［７７］ ＺＨＡＮＧ Ｑ， ＰＬＥＳＳ Ｒ． Ｅｘｔｒｉｎｓｉｃ ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ ｏｆ ａ ｃａｍｅｒａ ａｎｄ ｌａｓｅｒ ｒａｎｇｅ ｆｉｎｄｅｒ （ ｉｍｐｒｏｖｅｓ ｃａｍｅｒａ ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ ） ［Ｃ］ ／ ／ ２００４ ＩＥＥＥ／ ＲＳＪ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｉｎｔｅｌ⁃ ｌｉｇｅｎｔ Ｒｏｂｏｔｓ ａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍｓ． Ｓｅｎｄａｉ： ＩＥＥＥ， ２００４， ３： ２３０１⁃２３０６． ［７８］ ＪＥＯＮＧ Ｗ， ＬＥＥ Ｋ Ｍ． ＣＶ⁃ＳＬＡＭ： Ａ ｎｅｗ ｃｅｉｌｉｎｇ ｖｉｓｉｏｎ⁃ ｂａｓｅｄ ＳＬＡＭ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ［Ｃ］ ／ ／ ２００５ ＩＥＥＥ／ ＲＳＪ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎ⁃ ａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｒｏｂｏｔｓ ａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍｓ． Ｅｄｍｏｎ⁃ ｔｏｎ： ＩＥＥＥ， ２００５： ３１９５⁃３２００． ［７９］ＧＥＩＧＥＲ Ａ， ＺＩＥＧＬＥＲ Ｊ， ＳＴÍＬＬＥＲ Ｃ． ＳｔｅｒｅｏＳｃａｎ： Ｄｅｎｓｅ ３ｄ ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ｉｎ ｒｅａｌ⁃ｔｉｍｅ［Ｃ］ ／ ／ ２０１１ ＩＥＥＥ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｖｅｈｉｃｌｅｓ Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ （ ＩＶ）． Ｂａｄｅｎ⁃Ｂａｄｅｎ： ＩＥＥＥ， ２０１１： ９６３⁃９６８． 作者简介： 顾照 鹏， 男， １９８１ 年 生， 博 士 后， ＩＥＥＥ 会员，主要研究方向为单目视觉 ＳＬＡＭ、移动机器人视觉导航。 发表学 术论文 １０ 余篇，被 ＥＩ、ＳＣＩ 检索 １０ 篇。 导师 刘宏，男，１９６７ 年生，教授，博士生 ， 盟（ ＦＩ⁃ＲＡ）竞赛委员会委员，中国人工 智能学会常务理事、副秘书长、青年工 ＳＬＡＭ ［ Ｊ ］． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ ＆ Ｒｏｂｏｔｉｃ Ｓｙｓｔｅｍｓ， ５０７· 算机视觉。 发表学术论文 １００ 余篇，其中被 ＥＩ、ＳＣＩ 检索 ５０ 第 ４ 期 顾照鹏，等：单目视觉同步定位与地图创建方法综述 · ＩＥＥＥ 会员，国际机器人足球联 余篇 能自动化专业委员会委员。主要研 究方向为模式识别、智能信息处理与计