基于深度特征的视觉SLAM定位技术研究

• 作者: 吴雅琴 徐丹妮
• 来源期刊: 智能计算机与应用
• 关键词: 双目视觉SLAM 计算机视觉 神经网络
• 年，卷（期）: 2020,（10）
• 所属期刊栏目: 学术研究与应用|Academic research and application
• 页码范围: 65-70
• 页数: 6页
• 分类号: TP399
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-2163.2020.10.016

摘要

即时定位与地图构建技术(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)是实现移动机器人导航的关键技术.通过自身搭载的传感器数据,利用SLAM技术建立周围环境模型,并估计自身在场景中的位姿信息.激光、摄像机等是常用的传感器,其中图像数据包含的环境信息丰富,如何根据视觉特征建立图像帧之间数据关联是SLAM的关键问题.本文对视觉SLAM技术的图像特征提取及描述方法进行了深入研究,传统特征提取方法存在计算量大、时间性能差的问题,本文使用深度神经网络进行图像特征提取,减少计算量,提高了效率,运用高效的深度特征描述子代替传统特征描述子,改进特征匹配方法,提高系统准确率.