视觉SLAM中基于误匹配风险预测的特征选择

• 作者: 刘志斌 吴显亮 徐文立 石宗英
• 来源期刊: 机器人
• 关键词: 视觉SLAM 特征选择 特征匹配 误匹配风险预测
• 年，卷（期）: 2010,（5）
• 页码范围: 635-641
• 分类号: TP242.6+2
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1218.2010.00635

摘要

针对视觉SLAM(同时定位与建图)问题,提出了一种预测误匹配风险最小化的特征选择方法.该方法采用预测误匹配风险来衡量新检测到的特征对未来特征匹配过程的影响,然后采用多级排序的方法优先选择误匹配风险小且重现率高的候选特征进行初始化.该方法能根据系统状态估计不确定度的强弱自适应地选择不易被误匹配的特征,从而保证了SLAM算法的收敛性和一致性.在实际单目视觉SLAM系统上的对比实验表明,本文方法在降低特征误匹配率和保证SLAM结果的正确性等方面具有明显优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐文立	清华大学自动化系清华信息科学与技术国家实验室	104	2552	24.0	47.0
2	石宗英	清华大学自动化系清华信息科学与技术国家实验室	20	237	8.0	15.0
3	刘志斌	清华大学自动化系清华信息科学与技术国家实验室	2	12	2.0	2.0
4	吴显亮	清华大学自动化系清华信息科学与技术国家实验室	2	14	2.0	2.0