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弱紋理環境下融合點線特征的雙目視覺同步定位與建圖

2024-04-08 07:30:20陳小慶許悅雷張兆祥
光學精密工程 2024年5期
關鍵詞:特征提取特征方法

龔 坤,徐 鑫,陳小慶,許悅雷*,張兆祥

(1.西北工業大學 無人系統技術研究院,陜西 西安 710072;2.中國人民解放軍軍事科學院 國防科技創新研究院,北京 100850)

1 引言

目前,自主移動機器人在完全未知且拒止的環境中,需要依靠對周圍環境的感知來確定自身位置以實現自主導航。這種方法被稱為同步建圖與定位(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)[1]。SLAM 主要分為激光SLAM與視覺SLAM[2-3]。在室外環境中,由于光線的干擾,一般采用激光SLAM 為移動機器人提供高精度導航信息,如自動駕駛車輛等。而在室內環境下,掃地機器人等已開始采用視覺SLAM[4]。目前,視覺SLAM 作為一種低成本的定位方案,引起了廣泛的關注[5-6]。

視覺SLAM 依據所采用的圖像特征不同,可分為基于特征點的方法,如ORBSLAM[7-9],VINS[10]等,以及基于直接法或者半直接法,如DSO[11],SVO[12]等。其中,直接法以及半直接法需要依賴灰度不變假設,因此對光線的影響較為敏感[13];基于特征點的方法(例如ORB 特征點)能夠提取具有尺度不變性和旋轉不變性的特征點,但對環境紋理的要求較高,如果特征點較少或者移動速度較快,特征點容易丟失[14]。2017年,PL-SLAM 系統[15]被提出,相比基于ORBSLAM 算法,它是第一個使用點特征和線特征進行融合的雙目SLAM 系統,且在光束(Bundle Ajustment,BA)優化階段,同時考慮兩種特征約束來優化相機位姿,從而提高了算法的精度和穩定性。然而,由于特征數量的增加,特征提取、匹配和優化部分的計算時間增加,導致PL-SLAM系統的實時性較差。

Company-Corcoles 等[16]提出了一種基于RGB-D 的視覺里程計稱為MSC-VO。該方法結合ORB 特征點和LSD 線特征[17],用于估計相機的姿態。……

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