目的移动智能体在执行同步定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)的复杂任务时,动态物体的干扰会导致特征点间的关联减弱,系统定位精度下降,为此提出一种面向室内动态场景下基于YOLOv5和几何约束的视觉SLAM算法...目的移动智能体在执行同步定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)的复杂任务时,动态物体的干扰会导致特征点间的关联减弱,系统定位精度下降,为此提出一种面向室内动态场景下基于YOLOv5和几何约束的视觉SLAM算法。方法首先,以YOLOv5s为基础,将原有的CSPDarknet主干网络替换成轻量级的MobileNetV3网络,可以减少参数、加快运行速度,同时与ORB-SLAM2系统相结合,在提取ORB特征点的同时获取语义信息,并剔除先验的动态特征点。然后,结合光流法和对极几何约束对可能残存的动态特征点进一步剔除。最后,仅用静态特征点对相机位姿进行估计。结果在TUM数据集上的实验结果表明,与ORB-SLAM2相比,在高动态序列下的ATE和RPE都减少了90%以上,与DS-SLAM、Dyna-SLAM同类型系统相比,在保证定位精度和鲁棒性的同时,跟踪线程中处理一帧图像平均只需28.26 ms。结论该算法能够有效降低动态物体对实时SLAM过程造成的干扰,为实现更加智能化、自动化的包装流程提供了可能。展开更多
针对传统特征匹配算法计算效率低、误匹配率高和双目视觉测量精度不足等问题,提出了一种基于自适应几何约束和随机抽样一致性方法的ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)红外双目测距方法。首先,通过FAST(Features from Accelerated Se...针对传统特征匹配算法计算效率低、误匹配率高和双目视觉测量精度不足等问题,提出了一种基于自适应几何约束和随机抽样一致性方法的ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)红外双目测距方法。首先,通过FAST(Features from Accelerated Segment Test)算法与BRIEF(Binary Robust Independent Elementary Features)算法检测并描述关键点,采用快速最近邻搜索的算法完成特征点初始匹配。然后,根据初始匹配点对的斜率与距离选择相应的阈值,构建基于斜率与距离的几何约束,剔除明显错误匹配点对。最后利用随机抽样一致性方法去除异常点完成精匹配,结合热像仪标定参数计算出目标物体的距离。实验结果表明,改进的ORB算法与传统算法相比,具有较好的特征点质量和较高的测量精度,测距平均绝对误差为1.64%,具有较好的实用价值。展开更多
文摘目的移动智能体在执行同步定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)的复杂任务时,动态物体的干扰会导致特征点间的关联减弱,系统定位精度下降,为此提出一种面向室内动态场景下基于YOLOv5和几何约束的视觉SLAM算法。方法首先,以YOLOv5s为基础,将原有的CSPDarknet主干网络替换成轻量级的MobileNetV3网络,可以减少参数、加快运行速度,同时与ORB-SLAM2系统相结合,在提取ORB特征点的同时获取语义信息,并剔除先验的动态特征点。然后,结合光流法和对极几何约束对可能残存的动态特征点进一步剔除。最后,仅用静态特征点对相机位姿进行估计。结果在TUM数据集上的实验结果表明,与ORB-SLAM2相比,在高动态序列下的ATE和RPE都减少了90%以上,与DS-SLAM、Dyna-SLAM同类型系统相比,在保证定位精度和鲁棒性的同时,跟踪线程中处理一帧图像平均只需28.26 ms。结论该算法能够有效降低动态物体对实时SLAM过程造成的干扰,为实现更加智能化、自动化的包装流程提供了可能。
文摘针对传统特征匹配算法计算效率低、误匹配率高和双目视觉测量精度不足等问题,提出了一种基于自适应几何约束和随机抽样一致性方法的ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)红外双目测距方法。首先,通过FAST(Features from Accelerated Segment Test)算法与BRIEF(Binary Robust Independent Elementary Features)算法检测并描述关键点,采用快速最近邻搜索的算法完成特征点初始匹配。然后,根据初始匹配点对的斜率与距离选择相应的阈值,构建基于斜率与距离的几何约束,剔除明显错误匹配点对。最后利用随机抽样一致性方法去除异常点完成精匹配,结合热像仪标定参数计算出目标物体的距离。实验结果表明,改进的ORB算法与传统算法相比,具有较好的特征点质量和较高的测量精度,测距平均绝对误差为1.64%,具有较好的实用价值。
