点线融合双目定位与建图多维提升方法

作者：陈维兴; 王琛^*; 陈斌

来源：计算机应用研究, 2022, 39(03): 956-960.

DOI：10.19734/j.issn.1001-3695.2021.07.0293

• 机器视觉
• 同步定位与建图(SLAM)
• 点线融合
• 线特征提取
• 几何约束

针对现有点线融合视觉SLAM(simultaneous localization and mapping)方法中线提取和线匹配准确度低导致定位精度下降的问题，从多维度对现有点线融合双目视觉SLAM方法进行了改进研究。通过内部参数调整和长度阈值筛选改进LSD(line segment detection)提取质量；基于几何约束将线特征匹配抽象为稀疏最小化问题，求得最优解即找到线段最佳匹配；基于图像纹理评分和匹配成功特征数量分配点线特征权重，优化了后端点线特征融合策略。相比LSD算法和LBD(line binary descriptor)匹配方法，短线段数量平均下降了67%,匹配准确度平均提高了18%;相较于PL-SLAM,定位误差在EuRoC和KITTI数据集上分别下降了15%和45%左右。实验表明，通过多维度改进点线SLAM方法各模块的性能有效提高了SLAM系统的定位精度。

• 单位
  中国民航大学; 自动化学院