针对ORB(oriented fast and rotated brief)算法提取图片特征时存在的特征点分布不均匀问题,提出了一种改进的ORB算法。通过密度峰值聚类算法计算四叉树分割后的各区域特征点密度峰值,并对密度峰值高的区域使用四叉树多次分割;同时在初...针对ORB(oriented fast and rotated brief)算法提取图片特征时存在的特征点分布不均匀问题,提出了一种改进的ORB算法。通过密度峰值聚类算法计算四叉树分割后的各区域特征点密度峰值,并对密度峰值高的区域使用四叉树多次分割;同时在初始阈值(iniThFAST)和最小阈值(minThFAST)中加入中间阈值(middleThFAST),提高特征点灰度值差值,减少冗余特征点提取,提高图片特征点均匀性。对特征点提取与匹配进行了实验验证,结果表明改进算法对比传统ORB算法在均匀度和匹配效率方面均有明显提升。结合ORB-SLAM2定位实验表明,改进算法的定位精度平均提高16.6%,每帧追踪时间平均减少12.4%,有效保证实际定位过程的精确性和实时性。展开更多
同时定位与地图创建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)作为自主移动机器人的基本功能,近年来已成为机器人领域的研究热点。然而现有视觉SLAM算法大多将外部场景作为静态假设,忽略了环境中运动物体对SLAM系统精度的影响,影响...同时定位与地图创建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)作为自主移动机器人的基本功能,近年来已成为机器人领域的研究热点。然而现有视觉SLAM算法大多将外部场景作为静态假设,忽略了环境中运动物体对SLAM系统精度的影响,影响SLAM系统在实际环境中的应用。鉴于此,提出一种适用于动态场景的鲁棒视觉SLAM算法,以ORB-SLAM2框架RGB-D模式为基础,在前端添加一种基于几何约束的动态检测方法。首先对场景中的动态特征点利用一种几何约束方法进行粗滤除,然后将剩余的特征点作为改进随机抽样一致算法(Random Sample Consensus,RANSAC)的样本点估算稳定的基本矩阵,使用极线几何滤除场景中真正的动态特征点。最后对改进系统在TUM数据集上进行测试,结果表明改进系统可以有效提高ORB-SLAM2系统在高动态场景中的性能。展开更多
文摘针对ORB(oriented fast and rotated brief)算法提取图片特征时存在的特征点分布不均匀问题,提出了一种改进的ORB算法。通过密度峰值聚类算法计算四叉树分割后的各区域特征点密度峰值,并对密度峰值高的区域使用四叉树多次分割;同时在初始阈值(iniThFAST)和最小阈值(minThFAST)中加入中间阈值(middleThFAST),提高特征点灰度值差值,减少冗余特征点提取,提高图片特征点均匀性。对特征点提取与匹配进行了实验验证,结果表明改进算法对比传统ORB算法在均匀度和匹配效率方面均有明显提升。结合ORB-SLAM2定位实验表明,改进算法的定位精度平均提高16.6%,每帧追踪时间平均减少12.4%,有效保证实际定位过程的精确性和实时性。
