一种改进的SLAM建图方法研究

• 作者: 贾雨萌 刘甜甜 李振华
• 来源期刊: 物联网技术
• 关键词: RGB-DSLAM 地图构建 特征匹配 关键帧 回环检测 词袋模型
• 年，卷（期）: 2022,（8）
• 所属期刊栏目: 学术研究-智能处理与应用
• 页码范围: 71-73
• 页数: 2页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.16667/j.issn.2095-1302.2022.08.019

摘要

基于视觉的 SLAM 中，RGB-D SLAM 技术是以 RGB-D 摄像机为传感器的一种具有代表性的 SLAM技术。RGB 回环检测是消除漂移量的重要手段，也是特征提取和优化的关键环节。经典回环检测过程中，特征匹配需要每帧图像与之前的每一帧进行匹配，耗时长、效率低，由此提出一种基于词袋模型的改进检测方法，可以有效加快特征匹配，提高回环检测的效率。首先，在经典 RGB-D SLAM 技术中的 ORB 特征提取基础上，根据文章中的算法计算出根节点、设置权重，并计算其他数据 ；根据得到的节点数据生成词典和 K 叉树，使用 TF-IDF 算法计算节点权重。用节点权重和节点距离组合得到词袋模型，通过对两帧图像词袋模型中的节点计算相似度，从而减少累积误差，达到减少计算量和回环检测的目的，以提高 SLAM 建图效率，较好地解决定位与地图构建问题。