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一种基于改进ORB和PROSAC特征点匹配的V-SLAM算法
引用本文:王红星,徐婉琳,张勃阳.一种基于改进ORB和PROSAC特征点匹配的V-SLAM算法[J].河南理工大学学报(自然科学版),2023(1):152-159.
作者姓名:王红星  徐婉琳  张勃阳
作者单位:1. 河南理工大学物理与电子信息学院;2. 河南理工大学土木工程学院
基金项目:国家自然科学基金资助项目(41807209);
摘    要:随着机器视觉的高速发展,视觉同步定位与地图构建(visual simultaneous localization and mapping,V-SLAM)成为室内定位、导航应用的研究热点。针对传统ORB算法提取特征点分布不均匀的问题,在前端采用四叉树算法管理特征点,实现特征点均匀化分布,并结合渐进抽样一致性(progressive sample consensus,PROSAC)算法剔除误匹配特征点;在后端,采用构建词袋(bag of words,BoW)法对关键帧进行回环检测,判断帧与帧之间是否存在回环,并采用光束平差(bundle adjustment,BA)法进行相机位姿优化,修正相机位姿。在图像特征点提取和匹配实验中,通过与传统ORB算法及其他方法对比,证明本文算法具有较好的运算效率。与ORB_SLAM-modified算法进行轨迹对比实验,分析生成的点云图,结果表明,本文算法具有较高的可靠性和精确度。

关 键 词:改进ORB特征  渐进抽样一致性  特征点匹配  V-SLAM  3D点云构图
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