Одновременная локализация и построение карты в трехмерном пространстве с использованием параллельных вычислений и на основе данных, полученных с помощью видеокамеры

Системы одновременной локализации и построения карты (SLAM) широко применяются в робототехнике в последние несколько лет. Эти алгоритмы используют различную информацию, например, данные, полученные с лазеров, датчиков, камер в качестве входной информации для создания трехмерных карт и определения местоположения объекта в пространстве. Результатом данной работы является реализация системы визуального SLAM, основанная на идеях системы ORB SLAM. Модель извлекает ключевые точки из изображения и использует эту информацию для трех параллельных задач - отслеживание, локальное построение карты и детектирование циклов. На вход системы последовательно подаются изображения, полученные с откалиброванной монокулярной камеры. В качестве инструмента для реализации была использована библиотека OpenCV. Она предоставляет эффективную реализацию функций для работы с изображениями, а также допускает возможность дальнейшего развития функциональности сообществом. Тестирование системы производилось на публично доступном наборе данных визуальной одометрии KITTY, включающем 11 последовательностей изображений с известными траекториями движения камеры. Полученные результаты открывают пространство для дальнейшего развития системы визуального SLAM с открытым исходным кодом, применения различных оптимизаций и использования более оптимальных по количеству используемой памяти памяти структур данных. Ключевые слова: локализация, построение карты, монокулярное зрение, SLAM, OpenCV