《表1 两种算法对比结果》

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《SLAM过程中的机器人位姿估计优化算法研究》

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实验中让机器人先按照x正轴行走60cm，再沿y正轴行走50cm，确保机器人原点与此刻拍摄到的图片有足够的匹配点，然后采用EPnP算法初步计算机器人位姿，接着将得到的相机位姿和空间点位置都作为优化变量，与相机的观测数据一起进行BA优化，最后得到位姿变换矩阵，对比文献[15]中提出的方法的输出结果，如表1所示。由于在二维平面上运行，z轴的位移为0，实验只考虑x轴和y轴的位移量。根据表1可知，本文所提出的算法比文献[15]中提出的算法在输出的移动机器人位姿精度上有了提高，但是本文只验证了相邻图像之间的算法对比，在之后机器人的大规模建图定位过程中，可以将更多幅图像的数据进行迭代化，甚至把整个SLAM过程都放进去，来减少机器人输出位姿的累积误差。接着让机器人分别使用上述两种算法从起始点移动到指点的目标点，由图5和图6对比可知，机器人转移一定角度时采用本文所提出的算法能收敛得更快，更加平稳精确地移动到目标位置。