基于GC-RANSAC算法的单目视觉同时定位与地图构建

• 作者: 徐熙平 段震灏
• 来源期刊: 长春理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 同时定位与地图创建 半直接法 GC-RANSAC算法 单目视觉
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 页码范围: 20-26,37
• 页数: 8页
• 分类号: TP242
• 字数: 4716字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9870.2020.01.004

摘要

移动机器人单目视觉同时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)技术在应用过程中会获取大量数据,针对其带来的异常值干扰问题,提出一种基于新提出的随机抽样一致性(Random Sample Con-sensus,RANSAC)算法改进的半直接单目视觉里程计(Semi-direct Monocular Visual Odometry,SVO)算法.算法分为两个线程:建图线程提取点特征与边缘特征,并采用了图割RANSAC(Graph-Cut RANSAC,GC-RANSAC)算法进行异常值剔除,通过计算特征点的深度值,来构建的环境特征地图;位姿估计线程通过最小化局部地图点和边缘线的重投影误差以及帧与帧、特征与特征之间的约束关系优化,得到位姿信息,实现定位功能.通过Euroc公开数据集上得到的仿真实验结果可见,该算法剔除异常值效果明显,平均定位精度相比SVO算法提高了15.6％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐熙平	长春理工大学光电工程学院	150	763	14.0	21.0
2	段震灏	长春理工大学光电工程学院	1	0	0.0	0.0