特征法视觉SLAM逆深度滤波的三维重建

摘要：

针对现有特征法视觉SLAM只能重建稀疏点云、非关键帧对地图点深度估计无贡献等问题,本文提出一种特征法视觉SLAM逆深度滤波的三维重建方法,可利用视频序列影像实时、增量式地构建相对稠密的场景结构.具体来说,设计了一种基于运动模型的关键帧追踪流程,能够提供精确的相对位姿关系;采用一种基于概率分布的逆深度滤波器,地图点通过多帧信息累积、更新得到,而不再由两帧三角化直接获取;提出一种基于特征法与直接法的后端混合优化框架,以及基于平差约束的地图点筛选策略,可以准确、高效解算相机位姿与场景结构.试验结果表明,与现有方法相比,本文方法具有更高的计算效率和位姿估计精度,而且能够重建出全局一致的较稠密点云地图.

关键词：视觉即时定位与地图构建、三维重建、逆深度滤波器、运动模型、后端混合优化框架

所属期刊栏目：48

分类号：P231(摄影测量学与测绘遥感)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2019-08-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：708-717