强照度鲁棒的SLAM算法

摘要：

ORB-SLAM算法通过ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)描述子匹配特征点,其光照强度鲁棒性不足,难以在光照条件较差时应用.对此,利用HSV空间中色调(Hue)光照强度鲁棒性较强的特点,提出通过高斯混合模型于前端匹配时将色调加入ORB特征匹配的方法,以解决特征匹配时光照强度鲁棒性不足的问题.通过光束平差法(bundle adjustment)进行位姿优化后,基于贝叶斯滤波模型,根据当前场景构建视觉字典以完成回环检测,提高SLAM算法精度.实验结果表明,相比ORB-SLAM算法,在保证实时性不变的情况下,本文算法精度与光照强度鲁棒性有明显提升.

关键词：光照强度鲁棒性、HSV空间、高斯混合模型、视觉字典、贝叶斯滤波模型

所属期刊栏目：19

分类号：TP242.9(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金61565014

在线出版日期：2019-12-31（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：266-271