基于完整可见性模型的改进鲁棒 Octo Map

        摘 要: 从移动机器人自主导航对 3D 地图精度的需求出发，在鲁棒 Octo Map 的基础上提出一种基于完整可见性 模型的改进鲁棒 Octo Map 并应用于基于 Kinect 的 ＲGB-D 同时定位与地图创建( SLAM ) 中 。 首先，通过考虑相机和目 标体素的相对位置关系及地图分辨率进行可连通性判断，获得满足可连通性的相邻体素的个数及位置; 其次，根据不 同的可连通性情况分别建立目标体素的可见性模型，从而构建普适性更强的完整可见性模型，有效克服了鲁棒 Octo Map 可见性模型的局限性，提高了建图精度; 再次，使用基于高斯混合模型的 Kinect 深度误差模型代替简单深度 误差模型，进一步克服传感器测量误差对地图精度的影响，降低了地图的不确定性; 最后，结合贝叶斯公式和线性插 值算法来更新八叉树中每个节点的实际占用概率，从而构建基于八叉树的立体占用地图 。 实验结果表明，所提方法 有效克服了 Kinect 传感器深度误差对地图精度的影响，降低了地图的不确定性，其建图精度较鲁棒 Octo Map 有明显的 提高 。