基于改进SIFT特征提取的单目SLAM方法研究

摘要：

目前视觉传感器广泛用于解决移动机器人同步定位与地图构建问题,而精确、稳定的图像特征点提取技术是其中一个关键技术.针对传统SIFT特征点出现数目大、分布广的现象,可利用局部区域显著参数指标值来优化场景SIFT特征点的提取,并用于单目EKF-SLM算法中完成系统的SLAM过程.仿真实验结果表明,在未知室内结构化场景中,改进后特征点的收敛速度更快,信息的不确定性更小,定位精度更高.

关键词：SIFT、单目视觉、EKF、同步定位与地图构建

分类号：TP24(自动化技术及设备)

资助基金：新疆工程学院科研基金项目项目编号:2015xgy281712

在线出版日期：2020-07-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：103-105,107