基于改进Census变换的单目视觉里程计

摘要：

针对直接法视觉里程计在光照变化场景下的失效问题,提出基于改进Census变换的单目视觉里程计,向量Census变换半直接单目视觉里程计(VC-SVO).Census变换是立体视觉领域中非参数变换的一种,可以有效减少光照变化对图像的影响.将Census变换引入SLAM中的后端优化,改变传统Census变换的形式,转换到欧氏空间中表示,并采用新的误差计算方法.在SVO算法中增添非平面假设模型,扩展SVO算法并融合改进后的Census变换,通过最小化地图点的Census变换误差来得到更准确的相机位姿,同时构建环境地图.在EuRoC、New Tsukuba Stereo与TUM公开数据集上的图像实验表明,VC-SVO实现了光照变化情况下的位姿估计,验证了算法的有效性.VC-SVO算法的精度和鲁棒性要优于已开源的SVO和基于直接法的大范围定位和地图构建(LSD-SLAM)算法.

关键词：改进Census变换;半直接单目视觉里程计(SVO);同时定位与建图(SLAM);半直接法;单目视觉

所属期刊栏目：55

分类号：TP242(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金资助项目;上海市科委资助项目

在线出版日期：2021-09-13（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：1500-1509