ORB-SLAM2框架下基于算术编码的 CVSLAM 高效数据压缩

• 作者: 王迎港 程兰 尹家琪 续欣莹 张喆
• 来源期刊: 太原理工大学学报
• 关键词: 同时定位与地图构建 特征编码 ORB-SLAM2 算术编码
• 年，卷（期）: 2024,（5）
• 页码范围: 109-116
• 页数: 8页
• 语种: 中文
• DOI: 10.16355/j.tyut.1007-9432.2023.05.015

摘要

[目的]协同视觉同时定位与建图(CVSLAM)因其所需传感器成本低、可以获取丰富的环境信息,且具有快速性和灵活性的特点,在机器人领域引起了越来越多的研究者关注.而实现对图像信息的高效传输是提高 CVSLAM 建图效率需要解决的关键问题之一.在多机协同作业中,机器人之间的数据传输是其工作的重中之重,数据共享往往受到通信带宽的影响,所以研究高效的数据处理方法成为至关重要的环节.[方法]基于中心式协同 ORB-SLAM2 框架,研究个体机器人向中心站进行数据传输问题,探索一种基于特征压缩的高效数据传输一般方法.特别地,研究了一种基于算术编码对 ORB 特征进行差分编码并进行压缩传输的方法.该方法根据特征不同的编码模式评价其压缩后所需传输的数据量,并选择数据传输量最小的模式对特征进行编码.[结果]在不影响整体建图效果的前提下,所采用的方法明显降低了 CVSLAM 系统中数据传输过程中的数据量,同时缩短了数据传输时间.[结论]基于 KITTI 数据集的实验结果表明,基于压缩编码的通信方式可以有效降低数据传输量、提高传输速度,是提高 CVSLAM通信效率的有效手段.