重庆理工大学学报2023，Vol.37Issue(21) ：269-276.DOI:10.3969/j.issn.1674-8425(z).2023.11.028

快速提取特征点的视觉SLAM室内稠密建图研究

Research on visual SLAM indoor dense mapping for quickly extracting feature points

李兴州 何锋 余国宽
重庆理工大学学报2023，Vol.37Issue(21) ：269-276.DOI:10.3969/j.issn.1674-8425(z).2023.11.028
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快速提取特征点的视觉SLAM室内稠密建图研究

Research on visual SLAM indoor dense mapping for quickly extracting feature points

李兴州 1何锋 1余国宽2
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作者信息

  • 1. 贵州大学 机械工程学院,贵阳 550025
  • 2. 贵州师范大学 机械与电气工程学院,贵阳 550025
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摘要

在视觉SLAM(simultaneous localization and mapping)中,特征点的提取是影响全局即时定位与地图构建效率的重要因素.对视觉ORB-SLAM2 算法进行研究,提出一种自适应网格划分的方法优化特征点提取的效率,通过对图像金字塔层进行网格划分,提高特征点提取的速度.在TUM数据集上进行了单目(MONO)和RGB-D测试,结果表明,在平均每帧特征点提取时间提高8%～10%,绝对轨迹误差减少5%以上.在自适应网格算法中加入RGB-D稠密点云构建线程,采用外点去除滤波和体素网格滤波减小点云规模,实现了稠密建图.在TUM数据集上,该方法的室内稠密建图效果显著.

关键词

视觉SLAM/自适应网格/图像金字塔/稠密建图

Key words

visual SLAM/adaptive grid/image pyramid/dense mapping

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基金项目

国家自然科学基金(52262044)

黔科合支撑项目()

出版年

2023
重庆理工大学学报
重庆理工大学

重庆理工大学学报

CSTPCD北大核心
影响因子：0.567
ISSN：1674-8425
参考文献量9
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