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在低纹理场景中,基于点特征的同时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)算法很难追踪足够多的有效特征点,系统甚至无法正常工作.众所周知,丰富的线段特征存在在人造结构化环境中的地面与墙面交界处.因此,提出一种点线特征融合的双目视觉SLAM算法.在特征提取前,引入梯度密度滤波器加速线特征提取和提高线匹配的准确度,在特征点匹配阶段,采用渐进采样一致性(Progressive Sampling Consensus, PROSAC)算法剔除误匹配点,从而提高定位精度.此外,在特征的融合过程中引入加权思想.在构造误差函数时对点线特征权重进行合理分配.最后,通过在公开的数据集上得到的仿真并与一些优秀的算法进行对比,该算法性能优于PL-SLAM和LSD-SLAM算法,证明了算法的有效性和准确性. 相似文献
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当图像因相机快速运动造成模糊或者处在低纹理场景时,仅使用点特征的同步定位与地图构建(SLAM)算法难以跟踪提取足够多的特征点,导致定位精度和匹配鲁棒性较差。而如果造成误匹配,甚至系统都无法工作。针对上述问题,提出了一种基于点线特征融合的低纹理单目SLAM算法。首先,加入了线特征来加强系统稳定性,并解决了点特征算法在低纹理场景中提取不足的问题;然后,对点、线特征提取数量的选择引入了加权的思想,根据场景的丰富程度,对点线特征的权重进行了合理分配。所提算法是在低纹理场景下运行的,因而设置以线特征为主、点特征为辅。在TUM室内数据集上的实验结果表明,与现有的点线特征算法相比,所提算法有效地提高了线特征的匹配精度,使得轨迹误差减小了大约9个百分点,也使得特征提取时间减少了30个百分点,使加入的线特征在低纹理场景中发挥出积极有效的作用,提高了数据整体的准确度和可信度。 相似文献
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针对目前视觉SLAM方法鲁棒性差、耗时高,使系统定位不够精确的问题,提出了一种基于点线特征融合的视觉惯性SLAM算法。首先通过短线剔除和近似线段合并策略改进LSD(line segment detection)提取质量,以提高线特征检测的速率和准确度;然后在后端优化中有效融合了点、线和IMU数据,建立最小化目标函数进行优化,得到更精确的相机位姿;最后在EuRoC数据集和现实走廊场景进行了实验验证。实验表明,所提算法可以有效提升线特征提取的质量和速度,同时有效提高了SLAM系统的定位精度,获得更为丰富的点线结构地图。 相似文献
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多传感器融合的SLAM系统定位精度相比单一传感器的SLAM系统更高,但在低纹理场景或退化场景下的定位精度有待提高。提出一种点线特征融合的激光雷达视觉单目惯导紧耦合SLAM系统(PL2VI-SLAM),其由点线特征融合的视觉惯导系统(PLVIS)和激光雷达惯导系统(LIS)两个子系统组成。通过PLVIS系统实现点线特征的提取与匹配,使用滑动窗口选择性地引入关键帧,并将惯性导航器件与相机紧耦合以解算位姿。LIS系统将多个约束集成到因子图中进行联合优化,其初始化状态可以作为PLVIS的初始猜测,通过扫描匹配实现激光雷达里程计,并将点云深度分别与PLVIS系统的特征点以及特征线进行关联,为视觉特征提供精确的深度值,提升定位精度。此外,两个子系统将联合进行回环检测,并对位姿进行矫正。在jackal、handled以及自制的长走廊数据集上的实验结果表明,与LVI-SAM、VINS-MDNO及LIO-SAM系统相比,该系统的定位精度更高,适用于低纹理场景及退化场景,并能满足实时性要求。 相似文献
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《机器人》2017,(2)
基于点特征的视觉SLAM(同时定位与地图构建)算法存在计算量大、环境存储空间负荷高、定位误差较大的问题,为此,提出了一种基于点、线段、平面特征融合的视觉SLAM算法——PLP-SLAM.在扩展卡尔曼滤波(EKF)框架下,首先利用点特征估计机器人当前位姿,然后构建了基于点、线、平面特征的观测模型,最后建立了带平面约束的线段特征数据关联方法及系统状态更新模型,并利用线段和平面特征描述环境信息.在公开数据集上进行了实验,结果表明,本文PLP-SLAM算法能够成功完成SLAM任务,平均定位误差为2.3 m,优于基于点特征的SLAM方法,并通过基于不同特征的SLAM实验表明了本文提出的点、线、面特征融合的优越性. 相似文献
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传统的视觉同时定位与地图创建(SLAM)依赖于点特征来估计相机位姿.然而在室内环境中存在大量低纹理区域,使得提取足够多的点特征变得困难.此外,当相机抖动剧烈或转向过快时,基于点特征的SLAM系统也并不鲁棒.针对上述问题,本文提出了一种基于RGB-D的点线特征融合SLAM算法,利用点特征和线特征的优点,在困难环境下获得了鲁棒的结果.首先,提出了一种基于特征丰富度的特征提取策略.解决在模糊和低纹理区域内提取特征困难的问题.其次,设计了一种点线特征关联图,优化线特征匹配效果.该方法不仅参考了线特征之间的相似关系,还考虑了点线特征之间的几何关系.最后,在构建光束法平差的成本函数时建立自适应模型,实现点线双模态特征的"无缝融合".本文分别在两个公开数据集和室内真实场景中进行了算法评估,并与其他先进算法对比.结果表明本文提出的算法具有更好的整体性能. 相似文献
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针对图像纹理较为单一及相对模糊时仅仅依靠点特征难以实现精确位姿估计的问题,采用分散模块化技术提出了一种基于点线特征的视觉SLAM(同时定位与地图创建)算法.首先,提取相机采集环境中的点特征及线特征,并根据帧间特征匹配进行跟踪;随后,采用改进的NICP(normal iterative closest point)算法与关键帧匹配策略构建里程计系统.在此基础上,引入基于点线特征词典的闭环检测与GTSAM(Georgia Tech smoothing and mapping library)图优化方法获取具有全局一致性位姿的3维点云地图.以机器人技术中间件构筑系统框架,在提高系统实时性的同时增强功能模块的可扩展性与灵活性.标准数据集与实际实验室场景下的实验结果验证了所提方法的可行性和有效性. 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
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为使移动机器人在昏暗场景中获得更高的定位精度以实现更好的建图效果,针对特征点稀疏、相机移动过快所导致的SLAM算法初始化困难、定位精度较低等问题,提出了一种融合点线特征的视觉惯性SLAM算法。通过EDLines线特征提取匹配算法来引入丰富的线特征,进而提升特征跟踪的鲁棒性;利用惯性传感器和视觉传感器的互补优势,通过视觉惯性分步联合初始化方法在初始化阶段分三步进行优化,进而提升初始化的精度和速度。实验表明,该算法所使用的线特征提取匹配算法相比传统的LSD算法具有了更快的匹配速度和更低的误匹配率,并且该算法在视觉惯性数据集中相机位姿的估计精度更高、鲁棒性更强。 相似文献
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在视觉SLAM中,特征点的提取和准确的特征匹配对机器人的位姿推断具有重要作用。针对传统ORB算法特征点分布不均匀,容易出现簇集的问题和Qtree_ORB算法特征点过均匀等问题,提出了一种基于四叉树改进的ORB特征提取算法。对每层图像金字塔进行自适应网格划分,采用自适应阈值来进行特征点提取;根据每层图像金字塔所提取特征点数目对四叉树的划分深度进行限制,减少冗余特征点;设定最小阈值来减少低质量特征点的提取;在Mikolajczyk数据集上对改进算法的均匀度和匹配性能进行测试,在TUM数据集上对改进算法在ORB-SALM2系统中的精度进行测试。结果表明改进算法能够有效提高其均匀度,并且保持着较高的匹配精度;在ORB-SLAM2测试中,改进算法能有效改进SLAM系统的轨迹精度和漂移程度。 相似文献
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针对移动机器人的定位与建图问题,提出了基于图优化的单目线特征融合光流的同时定位和地图构建(SLAM)的算法。首先,针对主流视觉SLAM算法因采用点作为特征而导致构建的点云地图稀疏、难以准确表达环境结构信息等缺点,采用直线作为特征来构建地图,并采用图优化方法来提高定位精度和地图构建的准确性。然后,针对定位系统的处理速度很难达到实时性要求,将光流法引入以达到实时定位的效果。实验表明,基于线特征的地图构建有较高的建图精度,并且融合算法克服了光流法定位精度差和特征法处理速度慢的缺点,可提供较准确的实时定位输出,并对光照变化和场景纹理较少的情况有一定的鲁棒性。 相似文献
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针对点线特征SLAM算法在图像局部密集区域提取大量相似线特征、同一直线上的线段过度分割等弊端,提出一种改进点线特征的双目视觉SLAM算法(ISSLAM)。在预处理阶段,利用梯度密度滤波器剔除图像中特征密集区域,降低了线特征的误匹配率加速了特征提取过程;然后,在LSD算法的基础上,利用线段合并机制,将同一直线上由于过度分割而产生的断线重新合并,提高了特征提取的精度;在闭环检测阶段,通过融入线特征的扩展词袋模型,增加了图像相似度计算时的判别依据,提高了闭环检测的精度。ISSLAM算法通过增加筛选与合并机制以及扩展的词袋模型,优化特征提取,提高特征匹配的效率及精度,提高算法性能。最后,以EuRoc公共数据集为实验对象,证明了算法的有效性。 相似文献
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针对应用场景中存在的运动物体会降低视觉同步定位与地图构建(SLAM)系统的定位精度和鲁棒性的问题,提出一种基于语义信息的动态环境下的视觉SLAM算法。首先,将传统视觉SLAM前端与YOLOv4目标检测算法相结合,在对输入图像进行ORB特征提取的同时,对该图像进行语义分割;然后,判断目标类型以获得动态目标在图像中的区域,剔除分布在动态物体上的特征点;最后,使用处理后的特征点与相邻帧进行帧间匹配来求解相机位姿。实验采用TUM数据集进行测试,测试结果表明,所提算法相较于ORB-SLAM2在高动态环境下在位姿估计精度上提升了96.78%,同时该算法的跟踪线程处理一帧的平均耗时为0.065 5 s,相较于其他应用在动态环境下的SLAM算法耗时最短。实验结果表明,所提算法能够实现在动态环境中的实时精确定位与建图。 相似文献
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传统的RGB-D视觉同时定位与制图(SLAM)算法在动态场景中识别动态特征时会产生数据错误关联,导致视觉SLAM估计姿态精度退化。提出一种适用于动态场景的RGB-D SLAM算法,利用全新的跨平台神经网络深度学习框架检测场景中的动态语义特征,并分割提取对应的动态语义特征区域。结合深度图像的K均值聚类算法和动态语义特征区域对点特征深度值进行聚类,根据聚类结果剔除动态特征点,同时通过剩余特征点计算RGB-D相机的位姿。实验结果表明,相比ORB-SLAM2、OFD-SLAM、MR-SLAM等算法,该算法能够减小动态场景下的跟踪误差,提高相机位姿估计的精度和鲁棒性,其在TUM动态数据集上相机绝对轨迹的均方根误差约为0.019 m。 相似文献
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移动机器人在未知环境下依靠同步定位与地图构建(SLAM)实现自身的精确定位,目前大多数视觉SLAM系统在运行时均假设外部环境是静态的,但在实际应用场景下该假设并不成立,传统的视觉SLAM系统在动态环境下易受移动目标的影响,导致系统定位精度下降。提出一种新的视觉SLAM系统,将轻量级网络MobileNetV3作为目标检测网络YOLOv5s的主干网络,从而减少模型参数量,提高算法在CPU上的推理速度。将目标检测网络、光流法与ORB-SLAM系统相结合,使SLAM系统前端提取ORB特征点的同时能够有效剔除动态特征点。仅利用静态目标上的特征点进行帧间匹配,从而求解相机位姿,提高系统在动态环境下的定位精度。在TUM动态数据集上的实验结果表明,与ORB-SLAM3系统相比,该系统的位姿估计精度提升了80.16%,与DS-SLAM、DVO-SLAM系统等动态SLAM系统相比,该系统在定位精度上有大幅提升,相比使用MASK-RCNN的DynaSLAM系统,在保持相近ATE指标的情况下,该系统具有更高的实时性。 相似文献