基于改进RANSAC-EightPoint算法的单目视觉的自动初始化方法

摘要

为解决利用单目相机估计相机位姿时产生的尺度问题和尺度不统一带来的影响,需通过初始化方法来固定尺度,而初始化方法应无需人为选择两张良好的图片来进行初始化且要有良好的鲁棒性,提出了一种基于改进RANSAC-Eight-Point算法的自动初始化方法,可自动选择有显著视差的两张图片进行初始化.通过随机采样一致性(Random Sample Concensus,RANSAC)与八点法(Eight-point-algorithm)结合的改进RANSAC-EightPoint算法来估计两图像间的位姿,使得对带有错误匹配的数据也有较准确的估计值.最后采用标准测试数据集和自己采集数据对该方法进行测试,并比较了利用该初始化方法后获得的轨迹和无初始化方法获得的轨迹与真实轨迹之间的差异.实验结果表明该方法都能对这些数据集完成初始化,通过该方法后所得到的轨迹具有全局一致性.