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室内环境下结合里程计的双目视觉SLAM研究
双目视觉SLAM是一种通过双目相机来实现同时定位与地图构建的技术，双目相机可以捕捉到视差，利用这一特技，通过三角测量计算树脂突出物到两个相机的距离，从而推断出树脂突出物的3D坐标，将它加入地图中，从而得到一个连续的地图。
但是在实际应用中，双目视觉SLAM尚存在一定的问题，一个主要问题是机器人在环境中移动的距离与里程计读数之间的差异会导致地图中存在闭环不一致性、漂移等问题，因此需要结合里程计等传感器来提高SLAM的精度。
在室内环境下，机器人通常会装备里程计来估计它的位置和姿态。基于双目视觉和里程计的SLAM算法可以从视觉和运动两个方向进行校正和优化，从而实现更高的精度。
首先，双目视觉SLAM可以通过对两个相机的外参进行优化，来校正由于相机暴露时间和运动模糊等原因造成的图像歪曲，从而获得更准确的视差信息，使地图构建更加准确。同时，通过利用里程计计算机器人移动之间的距离，SLAM可以将这些信息加入到地图构建过程中，从而加强对机器人车位置和姿态的精确确定。
其次，结合里程计，SLAM可以实现运动模型的预测，从而在机器人跨越区域时，使用里程计估计路径和相邻帧的初始位置，减少跑偏和误差的影响，提高对机器人当前位置的确定性。
最后，SLAM还可以通过跟踪视觉特征点，来进行路径的优化和地点的估计。结合里程计，可以使用基于滤波器的方法来优化SLAM控制器参数，并在估计不确定的同时保证误差的可接受程度。
总之，结合里程计的双目视觉SLAM可以提高机器人在环境中的定位和姿态确定性，实现更加准确和鲁棒的SLAM定位和地图构建。未来，随着计算机视觉技术的不断发展和应用的不断扩大，双目视觉SLAM将有更广泛的应用场景和更高的研究价值。