1、移動機器人對未知環(huán)境的探索一直是機器人研究的熱點和難點，而同時定位與地圖構建(SLAM)作為其實現(xiàn)的一個基本解決方法，被認為是機器人真正實現(xiàn)自主定位和導航或探索任務的關鍵。近些年來，隨著視覺SLAM研究的深入，單目視覺SLAM逐漸成為移動機器人SLAM研究領域新的熱點和難點。
　　本文主要分析現(xiàn)有的單目視覺SLAM的實現(xiàn)方法，包括路標的提取、路標的識別和定位方法等關鍵技術，并嘗試在此基礎上實現(xiàn)室內環(huán)境下實時的單目視覺同時定位與地圖

2、構建。
　　地圖路標的提取是實現(xiàn)單目視覺SLAM系統(tǒng)的首要任務，為了快速從視覺信息中提取路標，本文采用Harriscornerdetector提取地圖路標。為了兼顧實時性和可靠性，本文設計一種路標的柵格劃分主動選取方法，該方法選取的路標更加均勻分布在圖像中，選取路標的質量更高，而且每個路標之間存在一定的距離，從而防止路標之間的互相干擾。
　　地圖路標的識別是實現(xiàn)單目視覺SLAM系統(tǒng)的關鍵，為了有效地和準確地識別地圖中的路標，

3、本文采用一種主動搜索結合ZNCC的主動搜索識別方法。該方法僅對感興趣區(qū)域進行路標識別，有效地減少識別時間，達到全幀率的處理速度要求，對攝像機移動過程中的視角變化和尺度變化有較高的識別率。
　　在分析比較擴展卡爾曼濾波和SLAM過程的基礎上，采用擴展卡爾曼濾波算法作為本文單目視覺SLAM的定位方法，為了減少錯誤的數(shù)據(jù)關聯(lián)帶來的影響，將1-pointRANSAC方法應用到地圖更新階段。為了增加選取可靠路標的機會和快速排除局部不穩(wěn)定的路