复杂场景下视觉先验信息的地图恢复SLAM

目的 目前已有的单目视觉SLAM（simultaneous localization and mapping）系统每次开始运行时都将初始帧而不是绝对位置设置为参考帧,不能在一个固定的坐标系中获得位姿,导致无法重用已有的建图信息,而且在复杂场景中相机容易跟踪失败,需要当前帧与已有的关键帧非常相似时才能重定位并继续建图。针对这个问题,提出一种具有重新初始化、地图重用与地图恢复能力的视觉SLAM系统。方法 首先,加载先验地图,通过ORB（oriented brief）特征匹配SLAM系统当前帧与先验地图关键帧,并结合重定位方法完成SLAM系统的初始化。接着,为了避免丢失地图,建立一种应对SLAM系统跟踪失败的地图保存机制,保存跟踪成功地图,并提出一种自适应快速重新初始化算法,引入灭点检测,自动选择最佳重新初始化策略,保证SLAM系统继续跟踪与建图,建立的地图称为恢复地图。最后,对于跟踪成功地图与恢复地图,采用改进的回环方法获得它们之间的转换关系,并提出一种地图恢复法,减少跟踪成功地图与恢复地图尺度不一带来的误差,确保得到的全局一致地图更加准确。结果 在经过加噪处理的KITTI数据集上进行地图恢复融合的测试,实验结果表明,在KITTI00、KITTI02、KITTI05数据集下,本文提出的SLAM系统比ORB-SLAM2系统分别可以多获得39.25%、47.75%、32.46%的地图信息。在EuRoC数据集上的运行结果表明,本文提出的单目视觉SLAM系统不仅在建图精度方面与ORB-SLAM2效果相当,还在跟踪稳定性方面有显著提升。结论 本文提出的SLAM系统可以在跟踪失败的情况下有效恢复地图;此外,还可以高效重用SLAM系统已有的建图结果,固定SLAM地图坐标系,提升SLAM系统运行稳定性。