改进点线特征的双目视觉SLAM算法

• 作者: 林利蒙 王梅
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 同步定位与地图构建 点线特征 梯度密度滤波器 线段合并 词袋模型
• 年，卷（期）: 2019,（9）
• 所属期刊栏目: 设计与应用
• 页码范围: 156-162
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2019.09.034

摘要

针对点线特征SLAM算法在图像局部密集区域提取大量相似线特征、同一直线上的线段过度分割等弊端,提出一种改进点线特征的双目视觉SLAM算法(ISSLAM);在预处理阶段,利用梯度密度滤波器剔除图像中特征密集区域,降低了线特征的误匹配率加速了特征提取过程;然后,在LSD算法的基础上,利用线段合并机制,将同一直线上由于过度分割而产生的断线重新合并,提高了特征提取的精度;在闭环检测阶段,通过融入线特征的扩展词袋模型,增加了图像相似度计算时的判别依据,提高了闭环检测的精度;ISSLAM算法通过增加筛选与合并机制以及扩展的词袋模型,优化特征提取,提高特征匹配的效率及精度,提高算法性能;最后,以EuRoc公共数据集为实验对象,证明了算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王梅	上海大学机械制造及其自动化系	12	104	5.0	10.0
2	林利蒙	上海大学机械制造及其自动化系	3	1	1.0	1.0