基于改进SIFT特征提取的单目SLAM方法研究

摘要

cqvip:目前视觉传感器广泛用于解决移动机器人同步定位与地图构建问题,而精确、稳定的图像特征点提取技术是其中一个关键技术。针对传统SIFT特征点出现数目大、分布广的现象,可利用局部区域显著参数指标值来优化场景SIFT特征点的提取,并用于单目EKF-SLM算法中完成系统的SLAM过程。仿真实验结果表明,在未知室内结构化场景中,改进后特征点的收敛速度更快,信息的不确定性更小,定位精度更高。