一种改进的面向SLAM系统的相机位姿估计方法

摘要：

相机位姿估计是SLAM系统的关键环节,影响着整个SLAM系统的精度和效率.针对SLAM中相机位姿估计存在的问题,提出了一种改进的相机位姿估计方法.该方法的主要思路是将特征点法和直接法结合起来,以此来提升特征点数量不足时相机位姿估计的精度和鲁棒性.首先,提出了一个将相机运动模型和图像划分相结合的特征匹配算法,该算法在保证匹配速度的同时,提高了特征匹配的精度与数量.其次,在特征点的基础上,通过引入光度信息,提出了表观形状加权融合的相机位姿估计方法,该方法在缺乏特征点时依然可以稳定工作.最后,基于优选的关键帧,实现了局部与全局融合的相机位姿优化,其中局部优化通过构建局部关键帧共视关系实现;全局优化通过基于闭环检测构建的位姿图来实现.为验证上述位姿优化方法的性能,构建了基于该方法的SLAM系统,并在当前流行的场景图像数据集上进行了重建实验,重建结果验证了本文方法的有效性.

关键词：RGB-D、SLAM、特征匹配、位姿估计、闭环检测、图优化

所属期刊栏目：46

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61772049;北京市自然科学基金资助项目4162009

在线出版日期：2019-03-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：10-19