本文研究了改进ORB特征匹配的视觉SLAM定位算法。首先概述了视觉SLAM的基本原理和ORB特征匹配的重要性。接着,针对现有ORB特征匹配算法在复杂环境下的局限性,提出了改进策略。这些改进旨在提高特征点的稳定性与准确性,并优化匹配过程的效率。文章探讨了如何结合多尺度分析与动态阈值设定以增强特征提取的鲁棒性,并通过实验验证...
从图5可以看出,传统ORB算法输出的特征点提取效果分布情况较为密集,改进ORB算法的特征点提取效果分布情况较为均匀。为了量化传统ORB算法与改进ORB算法图像特征点分布的均匀情况,引入文中提出的图像特征点分布均匀性评价方法计算特征点在图像中的分布情况,如表1所示。 从表1中可以看出,当特征点期望数值相同时,改进ORB算法...
对于同步定位与建图(SLAM)中主流的特征点法,特征匹配是估计相机运动的关键,然而在特征匹配过程中存在图像特征的局部特性、误匹配等问题,成为视觉SLAM的瓶颈。此外,特征点法生成的稀疏地图只能用于定位,无法满足更高层次的需求。针对ORB-SLAM3中ORB特征点匹配效率低且未能生成稠密地图的问题,提出一种改进的ORB-GMS匹配...
1 ORB-SLAM算法原理 1.1 ORB特征 ORB-SLAM算法最大的特点是所有步骤均使用ORB?[7]特征。ORB特征是一种快速的特征提取方法,它改进了FAST检测子不具有方向性的问题,并采用速度较快的二进制描述子BRIEF[8],加快了整个图像特征的提取。相较于SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)[9]和SURF(Speeded Up Robust ...
将cmake更新至最新版本,现最新为3.18.3 卸载旧版本的cmake 下载依赖项 文件路径一般选择在或路径下, 这里选择解压并安装 $ tar-zxvf cmake-3.18.3.tar.gz $ sudo mv cmake-3.18.3/opt/cmake-3.18.3$ cd/opt/cmake-3.18.3$./configure $ make-j8 ...
图2 图2???系统框架 3 基于改进M-ORB的直接-闭环检测算法本文提出的基于改进M-ORB的视觉SLAM直接-闭环检测算法由 M-ORB 特征点提取、BoVW模型生成、TF-IDF自适应加权以及闭环验证环节(时间连续性验证、空间一致性验证)组成,算法流程如图3所示,主要分为以下3个步骤。● M-ORB特征点提取:提取目标关键帧上的M-...
我们提供了一个简单而通用的点云特征学习框架。 CNN成功的关键是卷积运算符,其能够利用在网格(例如图像)中密集表示的数据中的空间局部相关性。然而,点云是不规则和无序的,因此对于与点相关联的特征而言,核心的直接卷积将导致抛弃形状信息,同时变化为顺序
摘 要 单目视觉ＳＬＡＭ算法容易受场景纹理影响出现初始化失败或者相机轨迹漂移的问题。为此，提出一种基于改进ＯＲＢ特征的单目视觉ＳＬＡＭ算法。对输入视频帧构建高斯金字塔提取ＦＡＳＴ特征，综合考虑特征点的灰度信息与其邻域的梯度信息生成描述子，并采用多网格策略划分特征点邻域，凭借改进的特征点降低运动...
本发明公开了一种ORB‑SLAM算法中图像匹配相关性改进方法,首先对提取的关键帧进行降采样处理,以提高数据处理速度。然后利用关键帧间的共视关系,使用对极几何原理,计算关键帧之间的对应极线,并使用逆深度高斯方法估计极线取值范围。最后进行去均值NCC匹配。本发明的有益效果在于,针对半稠密ORB‑SLAM算法得到的半稠密...
摘要 由于传统的ORB特征点提取匹配方法在图像纹理信息不丰富或者光照变化剧烈时极易产生特征点丢失、分布不均等问题,不利于SLAM系统的定位与建图。为此本文提出了一套较为鲁棒、精度较高的提取匹配算法。首先基于ORB特征点对其提取...展开更多 As the traditional ORB feature point extraction and matching method is ...