基于ORB特征的单目视觉定位算法研究

摘要：

针对大范围室外场景和具有重复、高频纹理特征(例如水泥地、草坪)的场景,提出了一种鲁棒性强、定位精度高、速度更快的视觉定位算法.采用8级图像金字塔的ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF)特征描述子提取图像特征点,通过K近邻(KNN)匹配相邻图像序列的特征点对,依次解算基础矩阵F和本质矩阵E,采用自适应法利用单应矩阵和本质矩阵进行位姿估计,最后解算两帧图像间相机刚体运动的旋转R和平移t,利用三角测量法则求解出匹配点的三维坐标,重建相机运动轨迹.为了提高算法性能,提出采用最小化基于点特征的非线性重投影误差优化三维点.通过调用OpenCV在C++中实现,对所采集的数据集进行测试,测试结果表明,该方法比传统的3D位姿估计更优,实时可行.由于其基于单目而实现,因此无法得到尺度信息.

关键词：视觉定位、运动估计、ORB、特征点匹配、特征跟踪

所属期刊栏目：43

分类号：TP391.7(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2016-08-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：198-202,254