一种自适应特征地图匹配的改进VSLAM算法

• 作者: 刘鹏远 张凯 张峻宁 朱庆 苏群星
• 来源期刊: 自动化学报
• 关键词: 同时定位与地图构建 视觉里程计 角点响应 区域特征补充 地图扩建 g2o
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 553-565
• 页数: 13页
• 字数: 10346字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16383/j.aas.c170608

摘要

从提高机器人视觉同时定位与地图构建(Visual simultaneous localization and mapping,VSLAM)算法的实时性出发,在VSLAM的视觉里程计中提出一种自适应特征地图配准的算法.首先,针对视觉里程计中特征地图信息冗余、耗费计算资源的问题,划分特征地图子区域并作为结构单元,再根据角点响应强度指标大小提取子区域中少数高效的特征点,以较小规模的特征地图配准各帧:针对自适应地图配准时匹配个数不满足的情况,提出一种区域特征点补充和特征地图扩建的方法,快速实现该情形下当前帧的再次匹配:为了提高视觉里程计中位姿估计的精度,提出一种帧到帧、帧到模型的g2o (General graph optimization)特征地图优化模型,更加有效地更新特征地图的内点和外点.通用数据集的实验表明,所提方法的定位精度误差在厘米级,生成的点云地图清晰、漂移少,相比于其他算法,具有更好的实时性、定位精度以及建图能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘鹏远	陆军工程大学导弹工程系	6	9	2.0	3.0
2	张峻宁	陆军工程大学导弹工程系	6	4	2.0	2.0
3	苏群星	陆军工程大学导弹工程系	3	2	1.0	1.0