改进ORB特征的机器人RGB-D SLAM算法

被引：9

作者：

伍锡如 ^{[1
]}

黄榆媛 ^{[1
]}

王耀南 ^{[2
]}

机构：

[1] 桂林电子科技大学电子工程与自动化学院

[2] 湖南大学电气与信息工程学院

来源：

计算机工程与应用 | 2020年 / 56卷 / 14期

关键词：

RGB-D SLAM算法; 四叉树; ORB; 关键帧; 回环检测; 光速法平差;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP242 [机器人];

学科分类号：

1111 ;

摘要：

基于特征的视觉同时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)存在实时性和鲁棒性差等问题,提出一种改进的基于四叉树的ORB特征提取方法,设计包含前后端及地图构建的机器人RGB-D SLAM算法。在前端使用四叉树方法完成ORB特征的均匀提取,计算描述子间汉明距离实现特征匹配。根据随机采样一致性算法思想,结合EPNP(Efficient Perspective-N-Point)和迭代最近点法求解位姿,获取多次迭代后的准确位姿。采用关键帧进行回环检测,并且基于光速法平差优化位姿图,从而构建全局一致的3D地图,达到减少累积误差的目的。通过TUM数据集和多履带式全向移动机器人进行对比验证,实验结果满足实时性和稳定性要求,证明了算法的可行性和有效性。

引用

页码：35 / 44

页数：10

共 12 条

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