煤矿智能化的重大需求对煤矿井下移动机器人智能感知提出了更高的要求,视觉同时定位与建图(Visual Simultaneous Localization and Mapping,VSLAM)是煤矿机器人智能感知的关键技术。然而,煤矿井下存在非结构化环境特征、纹理弱、光照不均匀、空间狭小等问题,现有依赖启发式阈值进行关键帧选取的方法无法满足煤矿下视觉SLAM的定位与建图需求。为此,提出一种煤矿井下多重约束的视觉SLAM关键帧选取方法,实现了煤矿井下移动机器人实时稳健的位姿估计,并为煤矿井下数字孪生提供数据基础。首先,提出的方法根据几何结构约束,采用自适应阈值取代静态启发式阈值进行关键帧选取,以实现视觉SLAM关键帧选取的有效性和鲁棒性。其次,通过重心平衡原则对有效特征点分布进行均匀化处理,以进一步确保视觉SLAM关键帧选取的稳定性以及创建地图点的稠密性和准确性。最后,利用航向角阈值对转向处做进一步约束,降低视角突变对视觉SLAM精度的影响。为验证本文方法的有效性,利用自主搭建的移动机器人数据采集平台在室内场景及煤矿井下分别进行了实验,并从绝对轨迹误差(Absolute Trajectory Error,ATE)和均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)等方面进行了定量和定性评价。结果表明:相比于启发式视觉SLAM关键帧选取方法,提出的方法在室内场景中轨迹RMSE提高了29%,在煤矿井下环境中轨迹RMSE提高了44%,具有较高的鲁棒性、定位精度和全局一致的建图效果。
