基于单目相机的机器人改进SLAM系统

摘要

针对机器人导航ORB-SLAM2系统存在着点云地图过于稀疏和相机同步跟踪轨迹不够准确的问题,提出了一种基于单目摄像机的半稠密SLAM系统。使用高斯三角测量确定图像点的深度,并且结合极线搜索和块匹配技术得到一组呈概率分布的深度值,最后利用深度滤波器让深度估计收敛到一个稳定的值。经过实验验证,提出的基于单目摄像机的半稠密SLAM系统能够绘制出更为稠密的点云,并且得益于半稠密化的点云,该系统的同步跟踪与定位的精准度比ORB-SLAM2系统提高了9.13%。