一种基于改进ORB和PROSAC特征点匹配的V-SLAM算法
V-SLAM algorithm based on improved ORB and PROSAC feature point matching作者机构:河南理工大学物理与电子信息学院河南焦作454000 河南理工大学土木工程学院河南焦作454000
出 版 物:《河南理工大学学报(自然科学版)》 (Journal of Henan Polytechnic University(Natural Science))
年 卷 期:2023年第42卷第1期
页 面:152-159页
学科分类:081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术(可授工学、理学学位)]
主 题:改进ORB特征 渐进抽样一致性 特征点匹配 V-SLAM 3D点云构图
摘 要:随着机器视觉的高速发展,视觉同步定位与地图构建(visual simultaneous localization and mapping,V-SLAM)成为室内定位、导航应用的研究热点。针对传统ORB算法提取特征点分布不均匀的问题,在前端采用四叉树算法管理特征点,实现特征点均匀化分布,并结合渐进抽样一致性(progressive sample consensus,PROSAC)算法剔除误匹配特征点;在后端,采用构建词袋(bag of words,BoW)法对关键帧进行回环检测,判断帧与帧之间是否存在回环,并采用光束平差(bundle adjustment,BA)法进行相机位姿优化,修正相机位姿。在图像特征点提取和匹配实验中,通过与传统ORB算法及其他方法对比,证明本文算法具有较好的运算效率。与ORB_SLAM-modified算法进行轨迹对比实验,分析生成的点云图,结果表明,本文算法具有较高的可靠性和精确度。