基于RGBD传感器的场景自适应性视觉里程计算法

摘要：

针对移动机器人在未知环境下三维运动轨迹估计的问题,提出一种基于RGBD传感器的场景自适应性视觉里程计算法。该方法首先判断场景中纹理结构信息的疏密,自适应选择遮挡边缘特征点、RGB边缘特征点和ORB特征点,然后通过KTL算法匹配后,根据目标帧与参考帧对应特征点深度信息的有无,构建3组方程系统,再通过LM算法最小化对应特征点的投影误差来提高位姿精度,最后利用光束平差法来对机器人的运动轨迹进行整体优化。实验结果表明,在室内场景纹理丰富的条件下,该方法性能与RGBD SLAM相当,在纹理信息稀疏如FR2 slam, FR2 slam2和无纹理场景如FR3 str_notxt下该方法优于RGBD SLAM算法,其中A-RGBD SLAM算法的偏移均方根、旋转均方根、绝对轨迹误差分别只有RGBD SLAM算法的(54%,66%,54%；43%,77%,31%；60%,43%,81%)。

关键词：视觉里程计、LM算法、边缘检测、光束平差、纹理特征

分类号：TP242.6(自动化技术及设备)

资助基金：国家高技术研究发展计划863项目2013AA12A201

在线出版日期：2017-01-16（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：73-77