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题名基于点线特征视觉惯性融合的机器人SLAM算法
被引量：15
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作者
王立玲
朱旭阳
马东
王洪瑞
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机构
河北大学电子信息工程学院
河北大学机器人技术研究中心
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出处
《中国惯性技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第6期730-737,共8页
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基金
国家自然科学基金青年科学基金项目(61703133)
国家重点研发计划(2017YFB1401200)。
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文摘
针对弱纹理环境下单目视觉SLAM系统只依靠提取点特征鲁棒性较差的问题,提出一种点线特征视觉与惯导融合的机器人SLAM算法。首先,采用自适应加权提取点线特征并使用普吕克坐标法表示线段,减小计算量同时较好克服线特征提取时线段割裂的不足;其次,采用四叉树法实现点线特征提取均匀化解决特征堆积问题,同时消除点线特征误匹配,再利用视觉点线信息与IMU紧耦合优化机制提高机器人SLAM算法精确度。最后,将该算法在EuRoC数据集和弱纹理环境中进行实验,结果表明,改进后线特征提取相较于传统线特征提取鲁棒性提高了12.94%,相较于原生算法ORB-SLAM3,改进后特征匹配时间节约了19.2%,大型弱纹理环境中绝对定位精度提高了55.6%,所提算法在弱纹理环境中定位效果具有较强的鲁棒性和精确性。
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关键词
视觉SLAM
点线特征融合
线特征提取
传感器融合
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Keywords
visual SLAM
point-line feature fusion
line feature extraction
sensor fusion
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分类号
U666.1
[交通运输工程—船舶及航道工程]
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