| 机器人SLAM的特征点实时提取改进 |
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| 引用本文： | 陆佳嘉,柯福阳,余晓栋,董一鸣.机器人SLAM的特征点实时提取改进[J].计算机工程与设计,2022(6):1768-1776. |
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| 作者姓名： | 陆佳嘉 柯福阳 余晓栋 董一鸣 |
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| 作者单位： | 1. 南京信息工程大学自动化学院;2. 南京信息工程大学遥感与测绘学院;3. 南京信息工程大学无锡研究院;4. 无锡学院物联网学院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金面上基金项目(41674036)；;无锡市科技发展基金项目(N20201011)；;江苏省自然科学基金面上基金项目(BK20211037)； |
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| 摘 要： | 为解决传统机器人SLAM在复杂场景下难以保持实时性和稳定性的问题,提出一种对ORB(orientedFASTand rotated BREIEF)特征点过于密集的改进方法,对前端视觉里程计以及SLAM后端进行优化。前端利用划分像素结合四叉树完成特征提取,对像素进行划分提高部分区域提取到特征点的概率,四叉树方法对特征点进行均匀分配提取。RANSAC组合EPNP+ICP的方式减少求解相机运动的误差,基于词袋模型和G2O进行闭环检测和图优化,生成轨迹一致的全局点云地图。将传统的算法和改进的算法在TUM数据集下进行实验对比,实验结果表明,改进后算法的实时性和稳定性明显提高。
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| 关 键 词： | 机器人SLAM ORB特征点 像素 里程计 四叉树 特征提取 地图 |
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