一种自适应特征地图匹配的改进VSLAM算法

作者：张峻宁; 苏群星; 刘鹏远^*; 朱庆; 张凯

来源：自动化学报, 2019, 45(03): 553-565.

DOI：10.16383/j.aas.c170608

• 同时定位与地图构建
• 视觉里程计
• 角点响应
• 区域特征补充
• 地图扩建
• g2o

从提高机器人视觉同时定位与地图构建(Visual simultaneous localization and mapping, VSLAM)算法的实时性出发,在VSLAM的视觉里程计中提出一种自适应特征地图配准的算法.首先,针对视觉里程计中特征地图信息冗余、耗费计算资源的问题,划分特征地图子区域并作为结构单元,再根据角点响应强度指标大小提取子区域中少数高效的特征点,以较小规模的特征地图配准各帧:针对自适应地图配准时匹配个数不满足的情况,提出一种区域特征点补充和特征地图扩建的方法,快速实现该情形下当前帧的再次匹配:为了提高视觉里程计中位姿估计的精度,提出一种帧到帧、帧到模型的g2o (General graph optimization)特征地图优化模型,更加有效地更新特征地图的内点和外点.通用数据集的实验表明,所提方法的定位精度误差在厘米级,生成的点云地图清晰、漂移少,相比于其他算法,具有更好的实时性、定位精度以及建图能力.

• 单位
  中国人民解放军63850部队; 中国人民解放军陆军工程大学