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在传统的BRISK算法中使用自定义的抽样模式来描述检测到的特征点,使用基于汉明距离的方法进行特征点匹配。BRISK的这种特征点描述与匹配的方法使得其匹配准确率不高。因此本文提出将匹配准确率较高的SURF算法与BRISK算法相结合,在BRISK特征点描述与匹配阶段使用SURF描述符和基于欧氏距离的匹配方法。实验结果表明,该算法在时间消耗下降不大的情况下,特征点匹配准确率有很大提高,且该算法具有较好的鲁棒性。 相似文献
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基于特征点法的视觉里程计中,光照和视角变化会导致特征点提取不稳定,进而影响相机位姿估计精度,针对该问题,提出了一种基于深度学习SuperGlue匹配算法的单目视觉里程计建模方法。首先,通过SuperPoint检测器获取特征点,并对得到的特征点进行编码,得到包含特征点坐标和描述子的向量;然后,通过注意力GNN网络生成更具代表性的描述子,并创建M×N型得分分配矩阵,采用Sinkhorn算法求解最优得分分配矩阵,从而得到最优特征匹配;最后,根据最优特征匹配进行相机位姿恢复,采用最小化投影误差法进行相机位姿优化。实验结果表明,在无后端优化的条件下,该算法与基于ORB或SIFT算法的视觉里程计相比,不仅对视角和光线变化更鲁棒,而且其绝对轨迹误差和相对位姿误差的精度均有显著提升,进一步验证了基于深度学习的SuperGlue匹配算法在视觉SLAM中的可行性和优越性。 相似文献
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针对目前流行的单目视觉里程计当移动机器人做“近似纯旋转运动”时鲁棒性不强的问题,从理论上分析了其定位鲁棒性不高的原因,提出了一种基于改进的3维迭代最近点(ICP)匹配的单目视觉里程计算法.该算法首先初始化图像的边特征点对应的深度值,之后利用改进的3维ICP算法迭代求解2帧图像之间对应的3维坐标点集的6维位姿,最后结合边特征的几何约束关系利用扩展卡尔曼深度滤波器更新深度值.改进的ICP算法利用反深度不确定度加权、边特征梯度搜索与匹配等方法,提高了传统ICP算法迭代求解的实时性和准确性.并且将轮子里程计数据作为迭代初始值,能够进一步提高定位算法的精度和针对“近似纯旋转运动”问题的鲁棒性.本文采用3个公开数据集进行算法验证,该算法在不损失定位精度的前提下,能够有效提高针对近似纯旋转运动、大场景下的鲁棒性.单目移动机器人利用本文算法可在一定程度上校正里程计漂移的问题. 相似文献
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针对环境亮度变化导致V-SLAM视觉里程计定位精度不准确的问题,提出一种基于改进ORB算法的视觉里程计定位方法.使用自适应阈值ORB算法提取特征点,提高特征提取的稳定性,通过FLANN进行粗匹配并采用PROSAC算法进行误匹配剔除,同时利用ICP方法进行图像配准求解位姿,使用光束法平差对轨迹图进行优化,采用TUM标准数... 相似文献
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在受生物导航方式启发的局部视觉归航算法中,ALV(average landmark vector)算法因其模型简单、归航性能较好以及所需存储空间小等优点受到了广泛的重视.在非结构化环境中,ALV算法常常需要使用图像的局部特征作为自然路标点,在这种情况下,路标的对应性问题难以保证,同时在保证归航性能的前提下如何合理地精简路标数量也尚无有效的解决方法.针对上述问题,对基于双曲面镜的折反射全景图像进行了研究,提出了horizon环域的概念.在环域内提取SIFT(scale invariant feature transform)特征作为自然路标点并结合ALV模型提出了一种改进的基于自然路标的ALV算法.改进算法有效地缩小了路标点的提取区域,较好地保证了路标点的对应性并精简了路标点的数量.多个实际场景的实验表明,这种算法有效提高了归航精度. 相似文献
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针对即时定位与建图技术中点线视觉里程计在环境纹理发生变化时运行效率低下的问题,设计了一种基于环境信息熵的特征提取自适应优化器,以提高原有点线视觉里程计算法的效率及鲁棒性。优化器以图像信息熵作为主要影响因子,确定里程计的最优提取特征,生成包含特征提取选择的策略信息地图;对未探索区域的纹理环境进行预判性计算,与策略地图快速匹配,得到该区域的最优特征提取策略。在TUM数据集环境下测试了具有优化器的点线视觉里程计(APL-VO)的平均处理时间及建图效果。实验结果显示,与原有算法相比,具有自适应优化器的点线视觉里程计在复合环境中具有更强的鲁棒性及建图效率。 相似文献
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现有基于点特征的视觉SLAM(simultaneous localization and mapping)算法在弱纹理环境中表现不佳,为此提出了一种基于点线面特征融合的视觉里程计算法,能够在弱纹理环境中实现精准定位。首先基于曼哈顿世界假设下,使用线特征与面特征提取曼哈顿世界坐标系,并将线特征与面特征与坐标系联合;其次为了提升系统定位的准确性,使用了一种无漂移旋转的位姿估计算法,将位姿的旋转与平移分开求解;最后利用结构化的线特征与面特征对位姿与曼哈顿轴进行优化,综合考虑图像中的点线面特征,使得位姿估计的结果更加精确。实验表明,所提算法在TUM与ICL-NUIM数据集中的表现优于目前的其他方法。 相似文献
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针对传统的里程计存在精度较低和实时性较差的缺点,提出将Blob和Corner结合的模板特征点算法提取立体图像序列特征点;采用改进的绝对误差和(SAD)算法结合特征点环形匹配模型,实现特征点的精确匹配;通过位姿参数估计几何模型及三点算法的随机抽样一致性(RANSAC)迭代,精确得出车体运动的距离和方向信息.实验结果表明:基于模板特征点提取的立体视觉里程计精度高,实时性好,可为车体自动导航提供一种新途径. 相似文献
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现有的基于深度学习的视觉里程计(visual odometry,VO)训练样本与应用场景存在差异时,普遍存在难以适应新环境的问题,因此提出了一种在线更新单目视觉里程计算法OUMVO。其特点在于应用阶段利用实时采集到的图像序列在线优化位姿估计网络模型,提高网络的泛化能力和对新环境的适用能力。该方法使用了自监督学习方法,无须额外标注地面真值,并采用了Transformer对图像流进行序列建模,以充分利用局部窗口内的视觉信息,提高位姿估计精度,以避免传统方法只能利用相邻两帧图像来估计位姿的局限,还可以弥补采用RNN进行序列建模无法并行计算的缺点。此外,还采用图像空间几何一致性约束,解决了传统单目视觉里程计算法存在的尺度漂移问题。在KITTI数据集上的定量和定性实验结果表明,OUMVO的位姿估计精度和对新环境的适应能力均优于现有的先进单目视觉里程计方法。 相似文献
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针对特征点法的视觉里程计VO中光度、视点变化对特征点提取稳定性降低的不利影响,提出一种基于深度学习特征点法的单目VO方法。采用自监督深度学习网络训练得到DSP特征点检测器。首先使用亮度非线性逐点调整方法对训练图像进行光度调整;然后使用非极大值抑制方法剔除冗余DSP特征点,改进最邻近方法得到双向最邻近方法,解决特征点匹配问题;最后建立最小化重投影误差方程求解优化位姿及空间点参数。在Hpatches、Visual Odometry数据集上进行验证,实验结果表明:DSP特征点检测器增强了特征匹配对光度、视点变化的鲁棒性;无后端优化的条件下,本方法定位均方根误差比ORB方法明显降低,且保证了系统实时性,为特征点法的VO提供新的解决思路。 相似文献
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SLAM(即时定位与地图构建)系统是近年来计算机视觉领域的一大重要课题,其中特征法的SLAM凭借稳定性好、计算效率高的优点成为SLAM算法的主流。目前特征法SLAM主要基于点特征进行。针对基于点特征的视觉里程计依赖于数据质量,相机运动过快时容易跟丢,且生成的特征地图不包含场景结构信息等缺点,提出了一种基于点线结合特征的优化算法。相较于传统基于线段端点的六参数表达方式,算法采用一种四参数的方式表示空间直线,并使用点线特征进行联合图优化估计相机位姿。使用公开数据集和自采集鱼眼影像数据分别进行实验的结果表明,与仅使用点特征的方法相比,该方法可有效改善因相机运动过快产生的跟丢问题,增加轨迹长度,提升位姿估计精度,且生成的稀疏特征地图更能反映场景结构特征。 相似文献