| 基于注意力机制的特征点匹配网络的SLAM方法 |
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| 引用本文： | 俎晨洋,刘凤连,汪日伟.基于注意力机制的特征点匹配网络的SLAM方法[J].光电子．激光,2022,33(1):14-22. |
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| 作者姓名： | 俎晨洋 刘凤连 汪日伟 |
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| 作者单位： | 天津理工大学 计算机视觉与系统教育部重点实验室和天津市智能计算及软件新技术重 点实验室,天津 300384,天津理工大学 计算机视觉与系统教育部重点实验室和天津市智能计算及软件新技术重 点实验室,天津 300384,温州理工学院,浙江 温州 325035 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(62020106004)资助项目 (1.天津理工大学 计算机视觉与系统教育部重点实验室和天津市智能计算及软件新技术重点实验室,天津 300384; 2.温州理工学院,浙江 温州 325035) |
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| 摘 要： | 已有的实时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)方案采用的特征点匹配方法普遍会受视角变化的影响使得特征点的匹配比较困 难,进而 干扰到特征点匹配的精度,最终影响到三维(three-dimensional, 3D) 点云地图构建以及相机运动位姿估计的精度。为 此,本文提出 一种基于注意力机制的特征点匹配网络的SLAM方法。相比于现有的SLA M方法,本 文将SLAM中视觉里程计模块的特征点匹配的方法替换成了一个全新的、基于注意力机制的 特征点匹配网 络的特征点匹配方法,并和传统的特征点提取方法做了一个全新的特征点提取与匹配的组合 ,形成了一个 新的视觉里程计,进而形成了一个新的SLAM方法。首先,通过传统的特征点提取算法进行 特征点的提取, 对提取的特征点及描述子向量进行编码,通过图注意力神经网络进行学习得到匹配描述子, 根据匹配描述 子创建得分矩阵,采用最优传输算法求解最优得分矩阵,计算得到最优匹配点对,到这里就 完成了特征点 提取与匹配的整个过程；基于匹配点对完成相机的定位、建图和回环检测。本文采用KITT I公开数据集 进行实验,实验结果表明采用基于注意力机制特征点匹配网络的SLAM方案,在视角变化不 稳定的情况下,相机运动轨迹误差和相机位姿估计误差的精度明显有所提升。
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| 关 键 词： | SLAM 注意力机制 特征点匹配 神经网络 |
| 收稿时间： | 2021/8/10 0:00:00 |
A SLAM method for feature point matching network based on attention mechanism |
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| ZU Chenyang,LIU Fenglian and WANG Riwei.A SLAM method for feature point matching network based on attention mechanism[J].Journal of Optoelectronics·laser,2022,33(1):14-22. |
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| Authors: | ZU Chenyang LIU Fenglian and WANG Riwei |
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| Affiliation: | Key Laboratory on Computer Vision and Systems,Ministry of Education of China ,Key Laboratory on Intelligence Computing and Novel Software Technology of the City of Tianjin,Tia njin University of Technology, Tianjin 300384, China,Key Laboratory on Computer Vision and Systems,Ministry of Education of China ,Key Laboratory on Intelligence Computing and Novel Software Technology of the City of Tianjin,Tia njin University of Technology, Tianjin 300384, China and WenZhou University of Techoology,WenZhou, Zhejiang 325035, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | SLAM attention mechanism matching feature point neural network |
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