王旒军，陈家斌，余 欢，朱汇申

(北京理工大学 自动化学院，北京 100081)

RGB-DSLAM综述

王旒军，陈家斌，余 欢，朱汇申

(北京理工大学 自动化学院，北京 100081)

RGB-D SLAM是指使用RGB-D相机作为视觉传感器，进行同时定位与地图构建(SLAM)的技术。RGB-D相机是近几年推出的能够同时采集环境RGB图像和深度图像的视觉传感器。首先对主流RGB-D相机，RGB-D SLAM算法框架流程做了介绍，然后对RGB-D SLAM算法的国内外主要标志性成果，以及RGB-D SLAM的研究现状进行介绍，并对RGB-D SLAM方法前端视觉里程计中特征检测与匹配、后端位姿图优化、回环检测等关键技术进行介绍总结。最后，对RGB-D SLAM算法的优缺点进行了分析，并对RGB-D SLAM算法的研究热点及发展趋势进行了讨论。

RGB-D相机；同时定位与地图构建；视觉里程计；位姿图优化；回环检测

0 引言

对于自主移动机器人，在导航定位方面涉及三个方面的问题：1)我在哪里(where am I)；2)我要去哪里(where am I going)；3)我要怎么去(How should I get there)[1]。其中第一个是定位问题，第二个是任务规划问题，第三个为路径规划问题。

同时定位与地图构建( Simultaneous Localization and Mapping，SLAM) 问题描述为：一个机器人在一个陌生的环境中运动，通过自身携带的传感器对周围环境进行感知，然后绘制陌生环境的地图，同时定位自己在地图中的位置[2]。利用SLAM方法可以解决自主移动机器人的定位与建图问题。使用相机作为传感器的SLAM方法被称为视觉 SLAM(VSLAM)。相比于传统的惯性器件(Inertial Measurement Unit,IMU)和激光雷达(Laser Scanner)等传感器，相机具有体积小、质量小和价格低等突出的优点，因此，VSLAM成为近年来SLAM算法研究的热点。

RGB-D相机是新兴的视觉传感器，它可以同时获取周围环境的RGB图像和每个像素的深度(Depth)信息。相比于单目相机和双目立体相机利用算法计算空间点的三维坐标，RGB-D相机获取空间点的3D信息更加直接方便，深度信息通过红外结构光(Structured Light)或飞时(Time-of-flight,TOF)原理测得，和激光雷达有些相似。所以，有时候RGB-D相机又被称为伪激光雷达(Fake Laser)。由于RGB-D相机能相对容易地获取RGB图像上每一个像素的深度数据，并且RGB-D相机价格相对便宜，近年来RGB-D SLAM技术得到快速发展。

1 RGB-D SLAM介绍

RGB-D SLAM使用RGB-D深度相机作为传感器实现同时定位与地图构建。经过十多年的研究，虽然不同的研究团队使用的具体VSLAM算法有所区别，但是这些VSLAM算法都可以归为前端和后端两部分，RGB-D SLAM作为VSLAM的一个分支，当然也不例外。本节首先介绍目前使用的主流RGB-D相机的种类并做出对比，然后简要介绍RGB-D SLAM算法流程，最后介绍RGB-D SLAM的标志性成果。

1.1 RGB-D相机介绍

微软公司于2010年推出的Kinect相机是世界上首款RGB-D相机，Kinect相机是微软公司针对Microsoft Xbox 360发布的一款由PrimeSense公司开发的体感设备。它由RGB相机、3D深度传感器、麦克风阵列和机动倾斜马达等组成[3](图1)。Kinect相机中间部位是一款RGB彩色镜头，图像分辨率为640×480，最大帧率为30Hz。两边分别为红外发射和接收装置，组成Kinect的深度传感器。其深度传感器的分辨率为320×240，帧率同样为30Hz。RGB-D相机采集的图像数据如图2所示[4]。

图1 微软Kinect相机Fig.1 Microsoft Kinect

图2 RGB图像(左)和Depth图像(右)[4]Fig.2 RGB image (left) and Depth image (right) [4]

随后华硕也发布了其体感控制设备Xtion Pro Live,它在外观上和Kinect相似，但比Kinect尺寸略小，RGB和深度传感器的配置和Kinect相差无几。华硕Xtion Pro Live相机如图3所示。Xtion Pro Live和Kinect参数对比如表1所示。

图3 华硕Xtion Pro LiveFig.3 Asus Xtion Pro Live

属性微软Kinectv1华硕XtionProLive长/cm2818宽/cm63.6高(带底座)/cm7.55深度感应有效距离/m1.2～3.50.8～3.5有效视角/(°)水平:57垂直:43水平:58垂直:45电源/接口外接电源+USB2.0USB2.0图像大小、帧率彩色640×480、32bit、30fps深度320×240、16bit、30fps彩色640×480、32bit、30fps深度320×240、16bit、30fps

后来，微软和英特尔(Intel)又相继推出了Kinect V2 和Realsense 体感设备，使用了更加先进的技术，并在硬件品质上有所提升。由于RGB-D相机功能强大并且价格低廉，引起了社会的极大关注，并逐渐在SLAM领域占有一席之地。

1.2 RGB-D SLAM算法流程

RGB-D SLAM算法大体上可分为前端视觉里程计、后端优化、回环检测(又称闭环检测)和建图几个部分。

算法前端根据输入RGB图像和Depth图像，对RGB图像进行特征点检测和特征描述子的计算(仅讨论基于特征的方法)；然后根据特征描述子进行相邻两帧图像的特征匹配，得到2D-2D特征匹配点集；然后根据Depth图像的深度信息，计算2D-2D特征匹配点对的空间三维坐标，得到3D-3D匹配点集。由匹配好的3D-3D点就可以计算出相邻两帧图像间的旋转和平移矩阵[4]，最后对运动估计误差进行优化，得到误差最小的位姿估计结果。这样就可以根据输入的视频流，不断地得到相机位姿的增量变化，所以算法前端构建了视觉里程计(VO)。

算法后端主要是为了优化SLAM过程中的噪声问题。实际应用当中，再精确的传感器获取的数据也会带有一定的噪声。所以，通过前端得到相邻两帧图像之间的运动估计之后，还要关心这个估计带有多大的噪声。后端优化就是从这些带有噪声的数据中，估计整个系统的状态，给出这个状态的最大后验概率(Maximum a Posteriori,MAP)。具体来说，后端接收不同时刻视觉里程计测量的相机位姿和回环检测的约束信息，采用非线性优化得到全局最优的位姿。在VSLAM中，前端和计算机视觉研究领域更为相关，例如图像的特征点检测与匹配，而后端则主要是滤波与非线性优化算法。

回环检测又称为闭环检测(Loop Closure Detection),主要解决机器人位置随时间漂移的问题。回环检测就是让机器人具有识别曾经到达过的场景的能力。视觉回环检测就是通过比较两幅图像数据的相似性，由于图像信息丰富，使得视觉回环检测比较容易实现。如果回环检测成功，则认为机器人曾经来过这个地点，把比对信息输送给后端优化算法，后端根据回环检测的信息，调整机器人轨迹和地图。通过回环检测，可以显著地减小累积误差[4](图4)。

图4 累积误差与回环检测校正结果[4]Fig.4 Cumulative error and the result after loop closing[4]

建图(Mapping)是指构建地图的过程，只有构建环境的地图，才能实现机器人的定位或导航功能。根据实际应用的需要，SLAM算法构建的地图大体可分为度量地图(Metric Map)和拓扑地图(Topological Map)两种。

根据以上的叙述，RGB-D SLAM算法流程如图5所示。

图5 RGB-D SLAM算法流程图Fig.5 Flow chart of RGB-D SLAM algorithm

1.3 RGB-D SLAM标志性成果

华盛顿大学(University of Washington)的Peter Henry、Michael Krainin、Evan Herbst联合英特尔(Intel)实验室的Xiaofeng Ren、Dieter Fox[4]最早提出基于RGB-D相机的SLAM算法。Peter Henry等使用尺度不变特征转换(Scale Invariant Feature transform, SIFT)[6]方法对相邻两帧RGB图像进行特征检测与描述子提取，然后加入Depth图像的数据生成3D-3D特征点对信息,使用随机采样一致性(Random Sample Consensus,RANSAC)方法[8]对3D-3D匹配点对进行配准并求出对应的变换矩阵，采用迭代最近点(Iterative Closest Point,ICP)[10]方法对运动变换进行优化。后端采用基于树的网络优化(Tree-based network Optimizer, TORO)[11]算法并加入基于视觉的回环检测约束最终得到全局最优的三维场景地图。

随后不久，Peter Henry等又对他们之前提出的算法进行了改进[12]。针对SIFT方法速度较慢的缺陷，在特征提取时采用基于加速段的特征检测子(Features from Accelerated Segment Test,FAST)[13]方法，描述子的计算采用Calonder方法。并对RANSAC阶段预投影误差进行了优化，提出只有当特征匹配失败或者是匹配结果中包含的匹配点对数目较少时才进行ICP优化。后端使用性能更加优秀的稀疏光束平差法(Sparse Bundle Adjustment，SBA)[14]代替TORO算法进行全局优化，通过场景识别提高了闭环检测的效率。

德国弗莱堡大学(University of Freiburg)计算机科学系的Nikolas Engelhard、Felix Endres和Jurgen Hess开发出了一套基于手持Kincet相机的RGB-D SLAM系统[15]，在SLAM 算法前端使用基于加速鲁棒性特征(Speeded Up Robust Features,SURF)[16]算法对输入的RGB图像进行特征检测与特征描述子提取，对相邻两帧RGB图像进行特征匹配。然后加入Depth图像中的深度信息对匹配的特征点计算出三维空间坐标。运动估计与优化方面使用RANSAC方法估计两帧图像之间的运动，使用改进的ICP方法优化相机的运动转移矩阵。算法后端使用HOGMAN位姿图求解方法对前端计算出的运动转移矩阵进行全局优化以得到全局最优位姿。最后输出彩色点云数据表示的三维环境地图。

之后，Felix Endres等又开发出了一套新的RGB-D SLAM系统[17]。在新的系统中，他们提出在后端优化部分使用开源的图优化库(General Graph Optimization，g2o)[18]进行全局位姿图优化，得到一个全局的3D点云表示的三维环境地图。最后，使用基于八叉树(Octtree-based Mapping,OctoMap)的地图构建框架对得到的点云进行体素(Voxel)化表示，最终得到一个3D栅格地图。所得到的3D栅格地图可以直接被用于机器人定位、路径规划和导航。

Willow Garage公司的Nicola Fioraio和Kurt Konolige提出了一种利用RGB-D相机构建稠密地图的SLAM算法[19]。该算法在Depth图像的两两配准中使用光束平差法(Bundle Adjustment，BA)[14]同时对Depth图像和RGB图像进行匹配，一方面根据所得2D匹配结果生成稀疏图(Sparse Graph)，另一方面根据所得的2D匹配结果使用RANSAC方法估算相机位姿，再利用GICP(Generalized-ICP)[20]方法以所得相机位姿为初始值对采样后的两帧图像进行配准；后端全局配准中每当检测到闭环时则使用g2o方法对稀疏图进行优化，以得到全局最优配准结果。号称此算法对两帧图像进行GICP配准时只需要10ms，具有实时性，比其他几个RGB-D SLAM算法性能更优秀。

为了对来自世界各个机构和高校研究者提出的RGB-D SLAM 算法进行评估，德国Munich 理工大学的Jurgen Sturm 和Daniel Cremers 联合Freiburg 大学的Nikolas Engelhard 和Felix Endres 一起制作了标准的RGBD SLAM 数据集[21]。他们采用高速运动摄像捕捉系统VICON捕捉手持的Kinect 的位置和姿态数据。这些数据被作为真实的轨迹(Ground Truth)，可以和通过RGBD SLAM 算法程序估算出来的位姿和姿态信息作比较。此外，标准数据集还包括以时间戳命名的匹配好的RGB 图像和Depth图像。录制数据集时，选取了工厂、办公室等许多场景，具有代表性的数据集有FR1 ROOM 、FR2 DESK 、FR3 LONG OFFICE等 。

帝国理工学院(Imperial College London)的Richard A. Newcombe、Andrew J. Davison等联合微软研究院(Microsoft Research)的Shahram Izadi、Otmar Hilliges等提出的KinectFusion[22]是第一个基于Kinect深度相机的,能在GPU上实时构建稠密三维环境地图的SLAM 算法。该算法仅使用Kinect相机一个传感器计算相机的位姿并构建环境的三维地图。

西班牙萨拉戈萨大学(University of Zaragoza)的Raul Mur-Artal和Juan Domingo Tardos继2015年提出比较完整的单目ORB-SLAM算法[23]后，2016年他们又加入了对双目相机和RGB-D相机的支持[24]。ORB-SLAM算法采用多线程处理，分为追踪(Tracking)、地图构建(Local Mapping)、闭环检测(Loop Closing)几个线程进行处理。特征提取与匹配、稀疏地图创建和回环位置识别都是基于ORB(Oriented Robust Brief)[25]特征,在标准CPU上运行就可以实时地进行SLAM运算，而且精度很高。

2 RGB-D SLAM关键技术

2.1 特征点提取

VSLAM算法根据利用图像信息的不同可以分为基于特征的SLAM算法和直接SLAM(Direct SLAM)[26]算法。基于特征点法的前端，长久以来被认为是SLAM的主流方法，它运行稳定，对光照、动态物体不敏感，是目前比较成熟的解决方案。

特征点是由关键点(Key Point)和描述子(Descriptor)两部分组成。关键点是指该特征点在图像里的位置，描述子通常是一个向量，按照人们的需求描述关键点周围像素的信息。常用的特征提取算法有SIFT[6]、SURF[16]和ORB[25]等。

1999年British Columbia大学的David G.Lowe教授总结了基于不变量技术的特征检测方法，并正式提出了一种基于尺度空间的、对图像缩放、旋转甚至仿射变换保持不变性的图像局部特征描述算子SIFT，这种算法在2004年被加以完善[6]。SIFT算法经过十多年的发展，已经取得了巨大的成功[31-34]。在文献[4]中，Peter Henry等使用SIFT算法对相邻两帧RGB图像进行特征提取与描述子计算，在室内大型场景环境下测试取得了较好的结果。

SIFT算法充分考虑了图像变换过程中出现的光照、尺度和旋转等变化，但是计算量也随之增大。到目前为止，普通的CPU还无法实时地计算SIFT特征，为此，Herbert Bay 等在2006年提出了SURF[16]算法。SURF算法中采用积分图、近似的Hessian矩阵和Haar小波变换运算来提高时间效率,采用Haar小波变换增加鲁棒性。与SIFT特征相比，SURF算法时间复杂度有所降低, 同样具有尺度和旋转不变性，且相对于SIFT特征的算法速度提高了3～7倍[35-37]。文献[15]使用速度更快的SURF算法对Kinect相机采集的RGB图像进行特征检测与描述子提取，最终实现了实时地构建环境的3D模型。

ORB算法是由Ethan Rublee 在ICCV 2011上提出的[25]。该算法采用改进的具有方向性的FAST[38]和速度极快的二进制稳健基元独立特征(Binary Robust Independent Elementary Features, BRIEF)[39]描述子。在文献[25]中，作者测试了SIFT、SURF和ORB算法的性能：对同一幅图像提取约1000个特征点的情况下，SIFT耗时约5228.7ms，SURF花费约217.3ms，而ORB则用了15.3ms。由此可以看出,ORB算法在兼有SIFT和SURF算法旋转、尺度不变性的基础上速度方面大为提升。文献[23]中，University of Zaragoza的Raul Mur-Artal和Juan Domingo Tardos构建了基于单目相机的ORB特征检测SLAM框架，并在小型、大型室内环境和常用的数据集上测试ORB-SLAM算法，实验结果表明ORB-SLAM算法相比其他顶尖的SLAM算法性能大为提升。文献[24]中,Raul Mur-Artal和Juan Domingo Tardos改进了原有的算法提出ORB-SLAM2算法，并增加了对双目立体相机和RGB-D相机的支持。

2.2 后端优化

后端的优化方法一般分为两大类：基于滤波器的方法和基于图优化(Graph Optimization)[42]的方法。基于滤波器的方法理论基础是概率论里的贝叶斯公式，利用控制信息对机器人的位姿进行先验估计，然后利用观测信息对机器人位姿和地图进行后验估计。早期的SLAM方法多采用滤波器优化，通常使用扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)和粒子滤波(Particle Filter, PF)滤波器。直至21世纪早期，基于EKF滤波器的方法仍然占据了SLAM的主导地位。文献[40]提出的最早的实时SLAM系统既是基于EKF滤波器开发的。

为了克服EKF滤波器的缺点：线性化误差和噪声高斯分布假设，研究者们提出了粒子滤波和非线性优化[41]等方法。基于图优化的非线性优化方法将机器人的位姿转化成图论中的顶点(Vertex)，将机器人位姿之间的约束，以及位姿与观测量间的约束则构成了边(Edge),从而将SLAM问题转化为一个优化问题，并利用最小二乘法进行求解(图6)。由于SLAM问题中雅可比矩阵具有稀疏结构，并得益于计算机技术和算法的优化，使得图优化方法成为现实。

图6 图优化示意图Fig.6 Graph Optimization

g2o[18]是一个开源的图优化库，是目前最常用的后端优化器，可供选择的梯度下降方法有GN(Gauss-Newton)、LM(Levernberg-Marquardt)[43]和DogLeg(Powell’s dogleg)等。文献[17]中Felix Endres等利用g2o优化器对位姿进行优化，得到全局一致的三维地图。针对FR1数据包[21]，该文详细地叙述了其算法的运行速度和定位精度。因此该方法可以成为利用RGB-D数据完成SLAM的比较基准。

2.3 回环检测

回环检测的关键，就是如何能正确有效地判断相机经过同一个地方，从而为后端提供更加有效的位姿约束，进而消除累积误差，得到全局一致(Global Consistent)的位姿估计(图7)。

图7 回环检测与优化Fig.7 Loop Closing and Optimization

回环检测一般有两种方案：基于里程计(Odometry Based)[44]和基于外观(Appearance Based)[47]的。基于里程计的回环检测通过当前相机的位置判断是否曾经到达过先前的某个位置附近，检测有没有回环关系。但是由于累积误差的存在，检测相机回到之前位置附近在逻辑上存在悖论，因此，累积误差较大时无法给出准确的结果[45]。基于外观的回环检测仅根据图像相似关系来检测回环，与之前的位姿没有直接关系，因而使得回环检测相对独立于前端和后端，能给出更加真实有效的检测结果，成为VSLAM回环检测的主流方法[23,46-47]。

基于外观的回环检测多使用图像特征的方法，词袋(Bag of Words，BoW)[48]方法因其有效性得到了广泛应用[23,49-51]。词袋方法首先通过对大量的训练图像提取特征(SIFT、SURF、ORB等)，并对这些特征(Word)进行分类(经典的是K-means聚类算法[52])获得叶子节点即为词典(Dictionary)。这样，一幅图像就可以根据是否出现相应的单词(Word)描述为词典下的一个向量。

文献[51]中，使用一种K-means 扩展的K叉树来表达词典。在根节点，使用K-means++[53]方法把所有样本聚成k类；对每一层的每个节点，把属于该节点的样本再聚成k类，得到下一层；以此类推，最终得到深度为L，每层分叉为k的树，可以容纳kL个单词。树的中间结构仅供快速查找时使用，在查找给定特征对应的单词时，只需将它与每个中间节点的聚类中心比较(一共比较L次)，即可找到最后的单词，保证了对数级别查找的高效率。文献[6]使用SIFT特征进行全局定位，用KD树来排列地图点。文献[54-55]使用基于SURF特征描述子的词典方法去进行闭环检测特征, 提取约耗时400ms。文献[23-24]使用效率和精度折中的ORB特征进行回环检测，即使用基于ORB特征的词典筛选出闭环，再通过相似性[56-57]计算进行闭环的验证。

3 RGB-D SLAM优缺点与发展趋势

3.1 RGB-D SLAM优缺点

单目SLAM系统无法通过单张图像获取像素的深度信息，一般通过三角测量的方法估计像素的深度。并且由于单目视觉的尺度不确定性，单目SLAM系统必须进行初始对准。双目SLAM系统通过视差原理测得深度信息，利用左右相机的图像的特征匹配获取像素点对，消除了单目VSLAM系统的初始化问题。相比单目、双目等SLAM系统，RGB-D SLAM系统能够通过传感器在硬件层面上测得图像点的深度，无需考虑单目SLAM系统的初始对准问题，也不必像双目SLAM系统消耗大量的资源计算深度。利用RGB-D SLAM进行稠密地图的构建相对容易，并且RGB-D相机使用红外结构光或飞时原理测量深度,保证了深度数据对纹理的无关性,这样即使面对纯色的物体,只要它能够反光,RGB-D SLAM也能够比较准确地获取深度数据。

RGB-D SLAM也有其相应的缺点。由于RGB-D相机测量深度的原理，使得RGB-D相机容易受到日光或者其他传感器发射的红外光的干扰，因此使用多个RGB-D相机时会相互干扰，在室外使用效果也不好。对于透明材质的物体，因为反射光较少，也无法很好地测量其深度。而且由于主流RGB-D相机深度有效测量距离在0.5～4m的区间内，使得RGB-D SLAM无法应用在室外大场景下，应用环境受限。此外，RGB-D SLAM算法实时运行对计算平台要求较高，还不能应用到轻量级的嵌入式平台上。

3.2 RGB-D SLAM发展趋势

RGB-D的一个研究热点方向就是和深度学习相结合。到目前为止，SLAM的方案都处于特征点或者像素级别，利用特征点或像素的方法和我们日常生活实践中的方式很不一样。

很久之前，研究者就试图将物体信息结合到SLAM中。文献[58-61]中把物体识别和VSLAM结合起来，构建带标签的地图。文献[62]将标签信息引入到优化端的目标函数中进行优化。以上的工作都称为语义SLAM(Semantic SLAM)(图8[70])。综合来说，SLAM与语义的结合点有以下两个方面[63]：一方面语义辅助SLAM。传统的语义分割和物体识别往往只考虑一幅图片，而在SLAM中利用一台移动的相机，如果把语义分割应用到SLAM中，将得到一个带有标签的语义地图。另外，语义信息也可以为回环检测和BA优化提供更多的信息。另一方面SLAM辅助语义。物体识别和语义分割都需要大量的训练数据，并且需要人工从不同视角采集该物体的图片，输入分类器进行识别。利用SLAM，可以自动地计算物体在图像中的位置，节省人力成本，并且能加快分类器的训练。

图8 语义SLAM[70]Fig.8 Semantic SLAM[70]

此外，基于词袋的回环检测算法完全依赖于外观而没有利用任何其他信息，这导致外观相似的图像容易被当成回环。从词袋的模型来说，它本身是一个非监督的机器学习过程：构建词典相当于对特征描述子进行聚类。因此，基于深度学习的框架完全可以应用到回环检测当中[68-69]。

文献[64-65]使用深度学习网络对图像进行识别、检测和分割。文献[66]利用RGB-D相机采集的室内RGB图像和Depth图像，进行了轮廓检测，自底向上分组，目标检测和语义分割(图9)。文献[67]创新性的将卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)应用到SLAM本身的位姿估计与回环检测当中。虽然这些方法还没有成为主流，但将SLAM与深度学习结合处理图像将是一个很有前景的研究方向。

图9 RGB-D图像语义分割[66]Fig.9 Semantic segmentation of RGB-D images[66]

4 结束语

自从微软2010年针对Microsoft Xbox 360 发布第一款RGB-D相机Kinect以来,世界各地的研究者们就竞相将RGB-D相机应用到VSLAM技术当中。经过近些年的发展，RGB-D SLAM算法框架趋于成熟，也取得了比较好的实验效果。但是，RGB-D SLAM算法远没有达到完善的地步：除了比较常用的特征点法，基于像素的直接法近年来也崭露头角；实际应用当中，RGB-D 相机与惯性器件(IMU)、激光雷达等传感器的融合会得到更好的效果；将深度学习应用到RGB-D SLAM中将是今后的一个发展方向；RGB-D SLAM应用到AR、VR领域将会改变人们的生活。相信随着硬件技术的进步、算法的日趋完备，RGB-D SLAM最终能扬长避短，得到广泛的应用。

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AnOverviewofRGB-DSLAM

WANG Liu-jun, CHEN Jia-bin, YU Huan, ZHU Hui-shen

(School of Automation, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081，China)

RGB-D SLAM refers to Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) using RGB-D camera as a visual sensor. RGB-D camera is a kind of vision sensor which can be used to capture RGB images and depth images of environment. Firstly, this paper introduced the RGB-D camera used frequently and the RGB-D SLAM algorithm framework. Then the main achievements of RGB-D SLAM method at home and abroad, research status of RGB-D SLAM and the key technologies of the RGB-D SLAM method, such as feature detection and matching, the pose graph optimization of the back end and the loop closure detection were introduced and summarized. Finally, the advantages and disadvantages of the RGB-D SLAM method were analyzed, and the research hotspot and development trend of the RGB-D SLAM method were discussed.

RGB-D camera; SLAM; Visual odometry; Pose graph optimization; Loop closure detection*

10.19306/j.cnki.2095-8110.2017.06.002

TP242.6

A

2095-8110(2017)06-0009-10

2017-04-15；

2017-09-06

国家国防基金(9140A09050313BQ01127)；国家自然科学基金(91120010)

王旒军(1992-)，男，硕士，主要从事智能导航、视觉SLAM方向的研究。E-mail：wangliujun_bit@163.com

陈家斌(1964-)，男，教授，博导，从事惯性导航、智能导航方向研究。E-mail：chenjiabin@bit.edu.cn