基于分级关键帧筛选的RGB-D SLAM算法研究

利用关键帧求解SLAM算法(simultaneous localization and mapping)能够提高SLAM系统的实时性与精确度。针对现存关键帧筛选算法中存在的计算复杂度高、图像帧冗余以及鲁棒性较差等问题,提出一种分级关键帧筛选方法。该算法考虑了SLAM系统在不同运行阶段时对关键帧的要求,首先结合旋转度指数与地图点跟踪筛选出一级关键帧用于后端优化与回环检测,再利用相邻帧在空间上的相对运动距离筛选出二级关键帧用于三维地图构建,最后,实现了基于此二级筛选算法的RGB-D SLAM系统。实验表明,一级关键帧算法能提高SLAM系统的定位和建图精度,二级关键帧算法则有效减少了数据冗余,提高了建图效率。     

一种结合ORB特征和视觉词典的RGB-D SLAM算法

同时定位与建图（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）是机器人领域的研究热点,被认为是实现机器人自主运动的关键。传统的基于RGB-D摄像头的SLAM算法（RGB-D SLAM）采用SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）特征描述符来计算相机位姿,采用GPU加速的siftGPU算法克服SITF特征提取慢的缺点,但多数嵌入式设备缺乏足够的GPU运算能力,使其应用性受到局限。此外,常规算法在闭环检测时效率较低,实时性不强。针对上述问题,提出了一种结合ORB（oriented FAST and rotated BRIEF）特征与视觉词典的SLAM算法。在算法前端,首先提取相邻图像的ORB特征,然后利用k近邻（k-Nearest Neighbor,kNN）匹配找到对应的最临近与次临近匹配,接着采用比值检测与交叉检测剔除误匹配点,最后采用改进的PROSAC-PnP（Progressive Sample Consensus based Perspective-N-Point）算法进行相机姿态计算,得到对相机位姿的高精度估计。在后端,提出了一种基于视觉词典的闭环检测算法来消除机器人运动中的累计误差。通过闭环检测增加帧间约束,利用通用图优化工具进行位姿图优化,得到全局一致的相机位姿与点云。通过对标准fr1数据集的测试和对比,表明了该算法具有较强的鲁棒性。     

基于平面约束的RGB-D SLAM系统

针对现有室内环境存在多个平面特征的特点,提出了一种使用平面特征优化相机位姿和建图的实时室内RGB-D 同时定位与地图构建（SLAM）系统。系统在前端采用迭代最近点（ICP）算法和直接法联合估计相机位姿,在后端提取相机关键帧平面特征并建立多种基于平面特征的约束关系,优化相机关键帧的位姿和平面特征参数,同时增量式地构建环境的平面结构模型。在多个公开数据序列上的实验结果表明,在平面信息丰富的环境中,平面特征约束能够减小位姿估计的累积误差,系统能够构建场景平面模型并只消耗少量的存储空间,在真实环境下的实验结果验证了系统在室内增强现实领域具有可行性和应用价值。     

基于Mask R-CNN的动态物体剔除方法在RGB-D视觉SLAM中的应用

运行的场景中没有运动物体是大多数SLAM算法的前提,这个假设过于理想化,导致大多数视觉SLAM算法在动态环境下无法使用,因此也就限制了其在服务型机器人和自动驾驶等中的应用。提出了一种动态物体检测及剔除方法并将其整合到ORB-SLAM2[1]算法中,提升了其在动态场景中使用RGB-D摄像头时的稳定性。基于Mask R0CNN获得动态物体的检测和移除能力从而剔除从动态物体上提取到的ORB特征。在公共的RGB-D数据集上评估了加入动态物体剔除方法后的ORB-SLAM2系统,对比了在动态场景下和原系统的差异。改造后的系统在动态场景下的定位和建图精度提升较为明显。     

基于RGB-D相机的SLAM技术研究综述

视觉同时定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）是自主移动机器人、自动驾驶车和无人机关键技术,是当前机器人和计算机视觉领域的研究热点。对当前主流的SLAM技术发展历程及研究现状进行概述。重点围绕RGB-D SLAM研究展开讨论,包括：对各类视觉传感器进行性能分析和对比;对当前具有代表性的几类RGB-D SLAM系统的原理、方法和技术性能进行详细的分析;对RGB-D SLAM的关键问题、测试数据集及评估指标进行综合性归纳。最后,对视觉SLAM的发展趋势进行展望与总结。     

迭代的图变换匹配算法

目的：图像的精确匹配在图像处理与识别中起着重要的作用。为了提高图像的匹配效果,本文提出了一种迭代的图变换匹配算法来实现误匹配关系的去除从而提高图像的匹配精度。方法：该算法首先利用传统的图变换匹配(GTM)算法从初始匹配关系集合中获得较为精确的匹配关系子集,然后,利用已经获得的正确匹配点集与初始匹配点集之间的几何关系对初始匹配进行修正。最后,利用GTM对修正后的匹配关系进一步优化,从而得到更多的精确匹配关系。结果：实验结果显示在不同的图像变换场景下,相比于传统GTM算法,该算法具有较高的查全率。结论：所提算法能够克服传统GTM算法所得正确匹配关系少的缺陷。     

基于BoW模型的增强RGB-D SLAM算法

即时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)被认为是机器人自主运动的核心技术.针对目前的RGB-D SLAM算法实时性和鲁棒性差的问题,提出了一种增强的RGB-D SLAM算法.提取RGB图像的ORB特征描述子,然后利用BoW(bag of word)模型缩...     

三维图匹配算法

目的 现有的图匹配算法大多应用于二维图像,对三维图像的特征点匹配存在匹配准确率低和计算速度慢等问题。为解决这些问题,本文将分解图匹配算法扩展应用在了三维图像上。方法 首先将需要匹配的两个三维图像的特征点作为图的节点集;再通过Delaunay三角剖分算法,将三维特征点相连,则相连得到的边就作为图的边集,从而建立有向图;然后,根据三维图像的特征点构建相应的三维有向图及其邻接矩阵;再根据有向图中的节点特征和边特征分别构建节点特征相似矩阵和边特征相似矩阵;最后根据这两个特征矩阵将节点匹配问题转化为求极值问题并求解。结果 实验表明,在手工选取特征点的情况下,本文算法对相同三维图像的特征点匹配有97.56%的平均准确率;对不同三维图像特征点匹配有76.39%的平均准确率;在三维图像有旋转的情况下,有90%以上的平均准确率;在特征点部分缺失的情况下,平均匹配准确率也能达到80%。在通过三维尺度不变特征变换（SIFT）算法得到特征点的情况下,本文算法对9个三维模型的特征点的平均匹配准确率为98.78%。结论 本文提出的基于图论的三维图像特征点匹配算法,经实验结果验证,可以取得较好的匹配效果。     

A subgraph matching algorithm based on subgraph index for knowledge graph

The problem of subgraph matching is one fundamental issue in graph search, which is NP-Complete problem. Recently, subgraph matching has become a popular research topic in the field of knowledge graph analysis, which has a wide range of applications including question answering and semantic search. In this paper, we study the problem of subgraph matching on knowledge graph. Specifically, given a query graph q and a data graph G, the problem of subgraph matching is to conduct all possible subgraph isomorphic mappings of q on G. Knowledge graph is formed as a directed labeled multi-graph having multiple edges between a pair of vertices and it has more dense semantic and structural features than general graph. To accelerate subgraph matching on knowledge graph, we propose a novel subgraph matching algorithm based on subgraph index for knowledge graph, called as F G q_T-Match. The subgraph matching algorithm consists of two key designs. One design is a subgraph index of matching-driven flow graph ( F G q_T), which reduces redundant calculations in advance. Another design is a multi-label weight matrix, which evaluates a near-optimal matching tree for minimizing the intermediate candidates. With the aid of these two key designs, all subgraph isomorphic mappings are quickly conducted only by traversing F G q_T. Extensive empirical studies on real and synthetic graphs demonstrate that our techniques outperform the state-of-the-art algorithms.     

基于图匹配的旋转不变弹性点匹配算法

针对旋转不变的弹性点匹配问题,提出一种基于图匹配的算法。对两点集分别构造边集合,然后定向的形状上下文距离和边长度的差别被用于度量两点集的边之间的相似性。基于边的相似性,点对应关系通过求解一个图匹配问题而恢复。实验结果表明该算法可以获得很好的配准结果并且鲁棒、高效。     

改进ORB特征的机器人RGB-D SLAM算法

基于特征的视觉同时定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping，SLAM）存在实时性和鲁棒性差等问题，提出一种改进的基于四叉树的ORB特征提取方法，设计包含前后端及地图构建的机器人RGB-D SLAM算法。在前端使用四叉树方法完成ORB特征的均匀提取，计算描述子间汉明距离实现特征匹配。根据随机采样一致性算法思想，结合EPNP（Efficient Perspective-N-Point）和迭代最近点法求解位姿，获取多次迭代后的准确位姿。采用关键帧进行回环检测，并且基于光速法平差优化位姿图，从而构建全局一致的3D地图，达到减少累积误差的目的。通过TUM数据集和多履带式全向移动机器人进行对比验证，实验结果满足实时性和稳定性要求，证明了算法的可行性和有效性。     

基于RGB-D相机的SLAM算法优化

为解决在利用增强现实技术进行装备维修的应用中,由于头戴设备硬件资源受限和计算能力不足导致的三维场景建模实时性差、回环检测鲁棒性低问题,利用RGB-D相机对传统视觉SLAM方法中计算费时的环节进行优化。通过将帧间匹配的SIFT算法提取主要素对特征描述符合理降维,优化匹配距离;利用RGB-D相机获取场景轮廓以降低关键帧数目;在回环检测中增加轮廓粗匹配步骤,减少词袋模型中用于聚类的特征描述子数量,提高回环检测的速度和效果。实例验证了该算法的可行性。     

计算机视觉中图匹配研究进展: 从二图匹配迈向多图匹配

图匹配试图求解二图或多图之间节点的对应关系.在图像图形领域,图匹配是一个历久弥新的基础性问题.从优化的角度来看,图匹配问题是一个组合优化问题,且在一般情形下具有非确定性多项式复杂程度(non-deter-ministic polynomial, NP)难度的性质.在过去数十年间,出现了大量求解二图匹配的近似算法,并在各个领域得到了较为广泛的应用.然而,受限于优化问题本身的理论困难和实际应用中数据质量的种种限制,各二图匹配算法在匹配精度上的性能日益趋近饱和.相比之下,由于引入了更多信息且往往更符合实际问题的设定,多图的协同匹配则逐渐成为了一个新兴且重要的研究方向.本文首先介绍了经典的二图匹配方法,随后着重介绍近年来多图匹配方法的最新进展和相关工作.最后,本文讨论了图匹配未来的发展.     

An efficient parallel graph edge matching algorithm and its applications

A fast and efficient parallel algorithm for finding a maximal edge matching in an undirected graphG(V,E) is proposed.It runs in O(log n)time with O(m,/log n n)processors on an EREW PRAM for a class of graph set П,where n=|V|,m=|E|and П includes at least (i)planar graphs;(ii) graphs of bounded genus;and (iii)graphs of bounded maximum degress and so on.Our algorithm improves the previously known best algorithms by a factor of logn in the time complexity with linear number of processors on EREW PRAMs when the input is limited to П.     

一种改进的基于图割的立体匹配算法

为了提高立体匹配算法的精确度,提出了一种结合图割与Mean Shift图像分割的立体匹配算法。首先用Mean Shift算法对参考图像进行图像分割,得到分割后的标记图,然后将分割信息结合到图割算法的能量函数中,最后用改进的能量函数和图割算法得出致密的视差图。实验结果表明,提出的算法具有更高的精确度和更好的边缘特征。     

基于RGB-D深度相机的室内场景重建

目的 重建包含真实纹理的彩色场景3维模型是计算机视觉领域重要的研究课题之一,由于室内场景复杂、采样图像序列长且运动无规则,现有的3维重建算法存在重建尺度受限、局部细节重建效果差的等问题。方法 以RGBD-SLAM 算法为基础并提出了两方面的改进,一是将深度图中的平面信息加入帧间配准算法,提高了帧间配准算法的鲁棒性与精度;二是在截断符号距离函数(TSDF)体重建过程中,提出了一种指数权重函数,相比普通的权重函数能更好地减少相机深度畸变对重建的影响。结果 本文方法在相机姿态估计中带来了比RGBD-SLAM方法更好的结果,平均绝对路径误差减少1.3 cm,能取得到更好的重建效果。结论 本文方法有效地提高了相机姿态估计精度,可以应用于室内场景重建中。     

一种基于SSD和图割的快速立体匹配算法

针对图割法的立体匹配算法耗时多的问题,提出了一种基于S S D和图割的快速立体匹配算法。为了缩小视差搜索范围,缩短匹配时间,先采用区域匹配S S D算法得到初始视差,然后再采用左右一致性校验法去除误匹配点,可以提高初始视差图的质量;在构造能量函数时,把初始视差图中的像素视差作为图割的能量函数的限制项,根据这些限制可以减少不必要的节点,从而减少了计算量,缩短匹配时间。通过实验证明了本文算法在保证匹配图像质量的情况下,能提高匹配效率,减少匹配时间。     

基于二分图的故障规则匹配优化算法

针对传统的基于相似度的故障规则匹配方法中未考虑输入条件与规则前件的整体匹配程度问题,采用二分图最优匹配方法对匹配过程进行优化,提出一种基于二分图的故障规则匹配优化算法,并将其应用于故障诊断推理．实例分析表明,与其他相似度匹配算法相比,所提出的方法有效提高了规则匹配的准确率,而且降低了时间消耗．