基于概率运动统计特征匹配的单目视觉SLAM

摘要

cqvip:在单目视觉同步定位与建图(SLAM)过程中,由于特征匹配阶段存在误匹配且耗时长,使得机器人初始化速度慢、定位精度不高。针对此问题,基于概率运动统计特征匹配,提出一种单目视觉SLAM算法。通过设置自适应的阈值提取ORB特征点并使用四叉树进行保存,根据运动的平滑性与特征匹配的一致性估计特定区域内特征匹配的概率模型,得到正确的特征匹配点进行匹配,完成系统自动初始化与机器人位姿跟踪。在TUM数据集上的实验结果表明,该算法在特征匹配阶段耗时仅为1.4 ms,机器人初始化时间和定位精度分别为1.7 s和0.54 cm,且具有良好的实时性。