基于改进SIFT特征提取的单目SLAM方法研究

• 作者: 任甜甜 王玉巍 竟静静 胡衡
• 来源期刊: 科技创新导报
• 学科: 工学
• 关键词: SIFT 单目视觉 EKF 同步定位与地图构建
• 年，卷（期）: 2020,（8）
• 所属期刊栏目: 信息科学
• 页码范围: 103-105,107
• 页数: 4页
• 分类号: TP24
• 字数: 2302字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16660/j.cnki.1674-098X.2020.08.103

摘要

目前视觉传感器广泛用于解决移动机器人同步定位与地图构建问题,而精确、稳定的图像特征点提取技术是其中一个关键技术.针对传统SIFT特征点出现数目大、分布广的现象,可利用局部区域显著参数指标值来优化场景SIFT特征点的提取,并用于单目EKF-SLM算法中完成系统的SLAM过程.仿真实验结果表明,在未知室内结构化场景中,改进后特征点的收敛速度更快,信息的不确定性更小,定位精度更高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	任甜甜	新疆工程学院能源工程学院	8	1	1.0	1.0
2	王玉巍	新疆工程学院能源工程学院	8	2	1.0	1.0
3	竟静静	新疆工程学院能源工程学院	11	4	1.0	1.0
4	胡衡	新疆工程学院能源工程学院	1	0	0.0	0.0