摘要：视觉同时定位与建图（VSLAM）因其可以感知丰富的环境信息、成本低成为近年来移动机器人领域的研究热点。但利用VSLAM建立的稀疏特征地图不能直接用于导航，且现有的将基于稀疏特征图转化为栅格地图进行导航的方法存在建图精度不高的问题，导致无法实现准确导航。该文提出了一种基于MCMCC改进ORB-SLAM3的移动机器人导航实现方法，在仅有深度相机的嵌入式设备上可以实现室内实时地图构建、定位与导航。提出的方法利用基于多凸组合最大互相关熵（MCMCC）标准的后端优化算法来改进ORB-SLAM3的后端优化模块，降低非高斯噪声对建图精度的影响。同时在将稀疏特征图转化为栅格地图的过程中，利用回环信息更新栅格地图，以提高栅格地图的精度。仿真和真实场景实验验证了所提出方法的有效性。
文章目录
1?基于MCMCC算法改进的ORB-SLAM3
1.1?后端优化问题描述
1.2?基于MCMCC改进ORB-SLAM3的后端优化算法
2?基于改进ORB-SLAM3的导航地图构建
2.1?改进的ORB-SLAM3
2.2?点云建图模块
2.3?改进的栅格地图构建模块
3?实验
3.1?模块改进验证
3.2?仿真实验
3.2.1?建图结果
3.2.2?导航测试
3.3?实际场景实验
3.3.1?建图结果
3.3.2?导航测试
4?结束语
