基于BA优化和KL散度的RGB-D SLAM系统

摘要：

针对深度相机采集深度图像的噪声对位姿估计精度的影响,以及误差随时间累积的严重问题,设计了一种改进的基于RGB-D相机的视觉SLAM系统.首先,建立重投影误差模型,通过最小化重投影误差,对位姿和特征点进行非线性优化.此外,提出了一种闭环检测的算法,建立字典模型,用频率-逆文档频率计算权重,用Kullback-Leibler散度计算相似度,并使用相对相似度机制检测闭环,减少了累积误差.使用15个公开的图像序列对算法进行评价,同3个流行的RGB-D SLAM系统对比,精度平均最高提高119.07％,最低提高4.24％.实验结果证明,提出的方法比目前流行的RGB-D SLAM系统具有更好的精度.

关键词：机器视觉、同时定位与建图、BA优化、KL散度、闭环检测

所属期刊栏目：41

分类号：TP242.6(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金资助项目;青海省基础研究项目

在线出版日期：2020-07-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：933-937