复杂场景下视觉先验信息的地图恢复SLAM
目的 目前已有的单目视觉SLAM(simuhaneous localization and mapping)系统每次开始运行时都将初始帧而不是绝对位置设置为参考帧,不能在一个固定的坐标系中获得位姿,导致无法重用已有的建图信息,而且在复杂场景中相机容易跟踪失败,需要当前帧与已有的关键帧非常相似时才能重定位并继续建图.针对这个问题,提出一种具有重新初始化、地图重用与地图恢复能力的视觉SLAM系统.方法 首先,加载先验地图,通过ORB(oriented brief)特征匹配SLAM系统当前帧与先验地图关键帧,并结合重定位方法完成SLAM系统的初始化.接着,为了避免丢失地图,建立一种应对SLAM系统跟踪失败的地图保存机制,保存跟踪成功地图,并提出一种自适应快速重新初始化算法,引入灭点检测,自动选择最佳重新初始化策略,保证SLAM系统继续跟踪与建图,建立的地图称为恢复地图.最后,对于跟踪成功地图与恢复地图,采用改进的回环方法获得它们之间的转换关系,并提出一种地图恢复法,减少跟踪成功地图与恢复地图尺度不一带来的误差,确保得到的全局一致地图更加准确.结果 在经过加噪处理的KITH数据集上进行地图恢复融合的测试,实验结果表明,在KITH00、KITFI02、KITTI05数据集下,本文提出的SLAM系统比ORB-SLAM2系统分别可以多获得39.25％、47.75％、32.46％的地图信息.在EuRoC数据集上的运行结果表明,本文提出的单目视觉SLAM系统不仅在建图精度方面与ORB-SLAM2效果相当,还在跟踪稳定性方面有显著提升.结论 本文提出的SLAM系统可以在跟踪失败的情况下有效恢复地图;此外,还可以高效重用SLAM系统已有的建图结果,固定SLAM地图坐标系,提升SLAM系统运行稳定性.
单目视觉SLAM、地图融合、地图重用、地图增强、地图恢复、自适应快速初始化算法
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TP301.6(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金项目;浙江省基础公益研究计划项目
2020-06-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共13页
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