多平面点优化的单目SLAM方法

作者：宋玉琴; 熊高强; 曾贺东; 高师杰

来源：国外电子测量技术, 2021, 40(10): 40-45.

DOI：10.19652/j.cnki.femt.2102897

• 移动机器人
• 单目SLAM
• 重投影误差
• 点云
• ORB

在同时定位和地图构建(SLAM)系统中,建图的准确性与否对移动机器人能否实现自主导航具有重要影响。针对ORB-SLAM2算法单目模式存在无法估计环境真实尺度的问题,提出一种优化的单目初始化(real scale transformation optimization, RSTO)算法。首先假设初始帧及相邻帧的待提取特征点处于同一平面,并进行ORB特征点提取;然后对已提取特征点的局部邻帧进行匹配,建立单应约束;最后最小化重投影误差得到真实的环境信息。通过TUM以及KITTI数据集分别对算法进行测试,实验表明,相比于ORB-SLAM2算法,基于多平面点优化的单目SLAM方法在轨迹均方根误差方面平均有0.086 5的降低,并能离线构建稠密点云地图以及八叉树地图。

• 单位
  西安工程大学