基于视觉的机器人SLAM技术研究文献综述

视觉同步定位与地图构建(SLAM)技术作为机器人领域的核心技术之一，近年来取得了显著进展。

基于视觉的SLAM技术利用相机获取环境信息，构建环境地图并实现机器人的自主定位。

本文首先介绍了SLAM技术和视觉SLAM的基本概念，然后概述了视觉SLAM技术的发展历程，详细分析了基于特征、直接法和深度学习三种主流视觉SLAM方法，并比较了它们的优缺点。

此外，本文还探讨了视觉SLAM技术在机器人平台上的应用，例如导航、环境感知等。

最后，总结了当前视觉SLAM技术面临的挑战，并展望了未来的发展趋势。

关键词：视觉SLAM；机器人；特征匹配；位姿估计；深度学习

随着机器人技术的快速发展，机器人在各个领域的应用日益广泛，例如自动驾驶、服务机器人、工业自动化等。

为了实现机器人的自主导航和交互，准确的环境感知和定位能力至关重要。

同步定位与地图构建(SimultaneousLocalizationandMapping,SLAM)技术作为实现机器人自主性的关键技术之一，能够同时估计传感器自身的运动轨迹和构建环境地图。

视觉SLAM技术利用相机作为主要传感器，具有成本低、信息丰富等优点，成为机器人领域的研究热点。