ORB-SLAM 系統(tǒng)特征分析研究①

薛 瑞 李 易 李文明 安述倩 葉笑春 唐志敏

(?處理器芯片全國重點(diǎn)實驗室(中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所) 北京 100190)

(??中國科學(xué)院大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院 北京 100049)

0 引言

同步定位和建圖(simultaneous localization and mapping,SLAM)作為自動駕駛汽車、機(jī)器人、無人機(jī)、虛擬現(xiàn)實和增強(qiáng)現(xiàn)實等自主系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)[1-3],能很好地應(yīng)用在包括路徑規(guī)劃、導(dǎo)航、避障和3D 重建等高級任務(wù)中。在過去的幾十年,無論在學(xué)術(shù)界還是工業(yè)界,SLAM 一直是研究的熱點(diǎn)[4-7],其主要工作是設(shè)計自動導(dǎo)航系統(tǒng)、建立和更新周圍3D 環(huán)境同時估計自身傳感器的當(dāng)前位置。

近年來,基于特征點(diǎn)法的SLAM 系統(tǒng)與其他基于直接法的SLAM 系統(tǒng)相比,對運(yùn)動較快的場景具有更好的魯棒性,且系統(tǒng)處理較為穩(wěn)定,因此受到了特別的關(guān)注[8]。在基于特征點(diǎn)法的SLAM 系統(tǒng)中,ORB[9](oriented FAST and rotated BRIEF)特征計算方法相比于尺度不變特征變換(scale-invariant feature transform,SIFT)或加速魯棒特征(speeded up robust features,SURF)算法具有良好的旋轉(zhuǎn)和縮放不變性,計算效率和魯棒性更高,因此被廣泛采用。

由于ORB-SLAM 系統(tǒng)應(yīng)用于現(xiàn)實世界的真實場景中,主要輸入數(shù)據(jù)為大量的連續(xù)圖像幀,因此針對海量的圖像幀數(shù)據(jù)快速處理的需求,提高ORBSLAM 系統(tǒng)的處理性能成為當(dāng)前亟待解決的問題,因此對ORB-SLAM 系統(tǒng)進(jìn)行特征分析研究以指導(dǎo)面向ORB-SLAM 系統(tǒng)的底層硬件架構(gòu)的設(shè)計具有重要的意義。目前已有的底層硬件架構(gòu)設(shè)計有eSLAM[8]、HcveAcc[10]和PISCES[11]等。然而這些加速結(jié)構(gòu)沒有對算法進(jìn)行深入的分析,缺乏為后續(xù)底層硬件架構(gòu)設(shè)計提供有效的指導(dǎo)。針對上述問題,本文對ORB-SLAM 系統(tǒng)進(jìn)行了較為全面的應(yīng)用特征分析,以指導(dǎo)面向ORB-SLAM 系統(tǒng)的底層硬件架構(gòu)的設(shè)計?！?br>