基于ORB关键帧匹配算法的机器人SLAM实现

发布时间：2017-07-20 19:23

  本文关键词：基于ORB关键帧匹配算法的机器人SLAM实现

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【摘要】：针对复杂环境下机器人的同时定位与地图构建(SLAM)存在实时性与鲁棒性下降等问题,将一种基于ORB特征点的关键帧闭环检测匹配算法应用到定位与地图构建中。研究并分析了特征点提取与描述符建立、帧间配准、位姿变换估计以及闭环检测对SLAM系统的影响,建立了关键帧闭环匹配算法和SLAM实时性与鲁棒性之间的关系,提出了一种基于ORB关键帧匹配算法的SLAM方法。运用改进ORB算法加快了图像特征点提取与描述符建立速度;结合相机模型与深度信息,可将二维特征图像转换为三维彩色点云;通过随机采样一致性(RANSAC)与最近迭代点(ICP)相结合的改进RANSAC-ICP算法,实现了机器人在初始配准不确定条件下的位姿估计;使用Key Frame的词袋闭环检测算法,减少了地图的冗余结构,生成了具有一致性的地图;通过特征点匹配速度与绝对轨迹误差的均方根值对SLAM系统的实时性与鲁棒性进行了评价。基于标准测试集数据集的实验结果表明,ORB关键帧匹配算法能够有效提高SLAM系统建图速度与稳定性。
【作者单位】： 浙江工业大学特种装备制造与先进加工技术教育部/浙江省重点实验室;杭州师范大学钱江学院;
【关键词】： 同时定位与地图构建 特征点提取与匹配 关键帧提取 闭环检测
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51275470) 浙江省高等学校中青年学科带头人学术攀登项目(pd2013019) 浙江省重点科技创新团队自主设计项目(2011R50011-8)
【分类号】：TP242
【正文快照】： 0引言同时定位与地图创建是指机器人在未知环境中通过传感器信息确定自身空间位置,并建立所处空间的环境模型,是实现机器人任务规划、导航、控制等自主运动的前提之一。SLAM本质上是一个状态估计问题,可分为两类求解方法[1],一类是基于滤波器的方法,另一类则是基于图优化的方

【参考文献】

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本文编号：569634