TOHF：针对资源受限室内VSLAM的特征提取器

作     者：李若晴 赵瑶池 胡祝华 戚文璐 刘广丰 

作者机构：海南大学网络空间安全学院 海南大学信息与通信工程学院 

出 版 物：《系统仿真学报》 (Journal of System Simulation)

年 卷 期：2024年

核心收录：

学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 

基　　金：海南省种业实验室资助项目(B23H10004) 海南省重点研发计划项目(ZDYF2022GXJS348和ZDYF2022SHFZ039) 国家自然科学基金(62161010) 海南省自然科学基金(623RC446) 

主　　题：VSLAM HVS 特征提取 ORB-SLAM3 纹理 

摘      要：现有VSLAM特征提取器在室内环境中表现出对纹理和光照变化的敏感性，易于在复杂环境下产生漏检和误检。此外，特征点在纹理丰富区域的聚集和冗余，使地图构建过度依赖局部信息，增加建图失败的风险。特别是在硬件资源受限的情况下，还会带来存储开销问题。针对这些问题，本文提出了一种面向纹理的均匀FAST特征提取器（Texture-Oriented and Homogenized FAST Feature Extractor，TOHF）。我们结合HVS（Human Visual System），采用二阶段阈值策略来更敏感地应对纹理的清晰度和复杂度差异。其次，我们根据特征点密度的变化来动态调整特征点的分布，在兼顾计算效率和存储开销的同时，保证特征点分布结构信息。我们在资源受限设备录制的数据集和官方EuRoc数据集上基于ORB-SLAM3框架开展实验，采用匹配率、重投影误差、绝对轨迹误差（ATE）和耗时作为评估指标。实验结果表明，TOHF在视觉加惯导模式下带来更高精度和鲁棒性的同时，仍满足实时性要求。