多平面点优化的单目SLAM方法

摘要：

在同时定位和地图构建(SLAM)系统中,建图的准确性与否对移动机器人能否实现自主导航具有重要影响.针对ORB-SLAM2算法单目模式存在无法估计环境真实尺度的问题,提出一种优化的单目初始化(real scale transformation optimization,RSTO)算法.首先假设初始帧及相邻帧的待提取特征点处于同一平面,并进行ORB特征点提取;然后对已提取特征点的局部邻帧进行匹配,建立单应约束;最后最小化重投影误差得到真实的环境信息.通过TUM以及KITTI数据集分别对算法进行测试,实验表明,相比于ORB-SLAM2算法,基于多平面点优化的单目SLAM方法在轨迹均方根误差方面平均有0.0865的降低,并能离线构建稠密点云地图以及八叉树地图.

关键词：移动机器人;单目SLAM;重投影误差;点云;ORB

所属期刊栏目：40

分类号：TP242(自动化技术及设备)

资助基金：中国纺织工业联合会科技指导性项目;西安市科技局计划项目

在线出版日期：2022-01-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：40-45