针对视觉SLAM中由于视觉里程计存在累积误差导致难以构建全局一致的地图的问题,提出一种基于改进闭环检测的视觉SLAM算法。通过差分信息熵删除冗余关键帧;利用基于词袋模型(bag of words,BoW)改进的金字塔得分函数检测闭环,提高闭环的...针对视觉SLAM中由于视觉里程计存在累积误差导致难以构建全局一致的地图的问题,提出一种基于改进闭环检测的视觉SLAM算法。通过差分信息熵删除冗余关键帧;利用基于词袋模型(bag of words,BoW)改进的金字塔得分函数检测闭环,提高闭环的识别率,并通过改进的感知哈希算法对提取的闭环候选帧进行几何验证,剔除差别较大的候选帧。整个闭环检测算法结合ORB-SLAM2框架进行特征点提取、相机位姿估计和g2o图优化。利用标准RGBD SLAM数据集进行算法验证,实验结果表明,该算法能够有效降低SLAM系统的累积误差,实现更加准确的位姿估计,并且满足机器人建图的实时性要求。展开更多
针对室内轮椅定位与地图构建中传统ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)受到特征点检测与选取策略的影响导致特征匹配正确率不理想,提出一种改进人工鱼群的ORB特征匹配算法。使用改进后的FAST检测特征点,利用改进后的人工鱼群在组合...针对室内轮椅定位与地图构建中传统ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)受到特征点检测与选取策略的影响导致特征匹配正确率不理想,提出一种改进人工鱼群的ORB特征匹配算法。使用改进后的FAST检测特征点,利用改进后的人工鱼群在组合优化问题中具有收敛速度快且易获得最优解的特点,在图像中计算出不同特征区域,根据特征点所在区域位置赋予其相应的状态,对不同状态的特征点选择保留或去除,使用汉明距离的RANSAC算法在特征区域之间进行特征匹配。实验结果表明,改进后的FAST在图像边缘处提取到更多的图像特征,在实际环境中改进后的ORB匹配算法平均正确匹配率达到了92.7%,比传统ORB平均正确匹配率高52.3%。展开更多
文摘针对视觉SLAM中由于视觉里程计存在累积误差导致难以构建全局一致的地图的问题,提出一种基于改进闭环检测的视觉SLAM算法。通过差分信息熵删除冗余关键帧;利用基于词袋模型(bag of words,BoW)改进的金字塔得分函数检测闭环,提高闭环的识别率,并通过改进的感知哈希算法对提取的闭环候选帧进行几何验证,剔除差别较大的候选帧。整个闭环检测算法结合ORB-SLAM2框架进行特征点提取、相机位姿估计和g2o图优化。利用标准RGBD SLAM数据集进行算法验证,实验结果表明,该算法能够有效降低SLAM系统的累积误差,实现更加准确的位姿估计,并且满足机器人建图的实时性要求。
文摘针对室内轮椅定位与地图构建中传统ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)受到特征点检测与选取策略的影响导致特征匹配正确率不理想,提出一种改进人工鱼群的ORB特征匹配算法。使用改进后的FAST检测特征点,利用改进后的人工鱼群在组合优化问题中具有收敛速度快且易获得最优解的特点,在图像中计算出不同特征区域,根据特征点所在区域位置赋予其相应的状态,对不同状态的特征点选择保留或去除,使用汉明距离的RANSAC算法在特征区域之间进行特征匹配。实验结果表明,改进后的FAST在图像边缘处提取到更多的图像特征,在实际环境中改进后的ORB匹配算法平均正确匹配率达到了92.7%,比传统ORB平均正确匹配率高52.3%。
