基于单目相机的VSLAM视觉里程计改进方法

摘要

经典ORB-SLAM2里程计中的特征提取和剔除误匹配过程中都采用了固定阈值的方法,导致位姿估计的结果不准确,致使后续的建图产生严重偏差。针对此问题,在ORB-SLAM2的基础上,在特征提取环节提出自适应阈值的FAST算法——Adaptive-FAST(Ad-FAST)算法,将设定的最大检测阈值呈梯度式下降至最小检测阈值,每下降一个梯度,进行一次特征点检测,若不满足条件则继续下降阈值,直至满足条件;在剔除误匹配环节提出自适应阈值的RANSAC——Adaptive-RANSAC(Ad-RANSAC)算法,根据输入图像的信息,自适应确定该图像剔除误匹配的阈值。仿真和实验结果表明,Ad-FAST算法解决了固定阈值检测到的特征点中夹杂大量特征不明显的点的问题;Ad-RANSAC算法解决了固定阈值既可能会剔除掉匹配性好的点对,也可能保留了匹配性不好的点对这一问题。