【摘 要】
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SLAM技术（Visual Simultaneous Localization And Mapping）目的是解决机器人在未知环境中估计自身位姿和构建环境地图的问题。经过多年的发展和广泛的应用,VSLAM技术逐渐形成了相对成熟的技术框架,技术框架中的各个模块也不断地被完善和改进。本文针对视觉里程计中的特征提取与匹配技术开展研究工作,对比分析SIFT、SURF、ORB三种算法,最终确定了ORB特征提
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SLAM技术（Visual Simultaneous Localization And Mapping）目的是解决机器人在未知环境中估计自身位姿和构建环境地图的问题。经过多年的发展和广泛的应用,VSLAM技术逐渐形成了相对成熟的技术框架,技术框架中的各个模块也不断地被完善和改进。本文针对视觉里程计中的特征提取与匹配技术开展研究工作,对比分析SIFT、SURF、ORB三种算法,最终确定了ORB特征提取与匹配算法作为本文算法改进的研究对象。通过对FAST角点提取算法、BRIEF描述子提取算法、ORB特征匹配算法进行深入分析,发现算法中存在以下问题:（1）由于图像中常存在冗余信息,对图像中所有像素点进行遍历来提取FAST角点,算法效率比较低;（2）在计算BRIEF描述子的过程中,由于特征描述仅考虑局部区域像素点对的大小关系,在重复纹理等原因导致的图像特征的大小关系分布相似的情况下,得到的描述子的相似程度会很高;（3）在进行特征匹配时,由于特征点的描述子独特性不够以及匹配算法自身的缺陷,会存在大量误匹配现象。针对以上问题,本文主要研究内容如下:（1）在ORB特征点提取阶段,引入显著性检测算法,通过计算图像的显著性值筛除图像冗余信息,改进FAST角点的提取算法;通过计算图像特征点邻域空间的显著性质心向量增加特征描述子的独特性,改进BRIEF描述子的提取算法;然后设计ORB特征提取对比实验衡量本文改进对特征提取算法效率的影响,实验结果显示,本文改进算法的特征提取平均耗时略高于原ORB算法,原因是虽然本文算法筛除了图像的冗余信息,但是增加了对显著性质心向量的计算。（2）在特征匹配阶段,本文改进特征匹配算法首先引入最小距离与次小距离之比、双向匹配两种机制对特征匹配中的明显错误匹配进行粗剔除,然后增加显著性值质心向量的余弦相似度对特征匹配的误匹配进行进一步筛除,然后设计ORB特征匹配对比实验验证本文改进对匹配准确率的影响,实验结果表明,本文改进算法的匹配准确率相对于原匹配算法有明显的提升。（3）最后设计改进ORB算法性能的综合对比实验,在TUM和Miko两个数据集下,对比ORB、SIFT、SURF、改进ORB四种算法,实验结果显示,本文改进算法在运行时间上与原ORB算法相近并处在同一量级,相比SIFT和SURF算法依然有明显的速度优势;本文算法对匹配准确率有着明显的提升,且均优于ORB、SIFT和SURF三种算法;通过相机运动轨迹实验显示,本文改进算法进行相机位姿估计时的轨迹均方根误差小于ORB算法,且相机运动轨迹更接近真实轨迹,可见提升特征匹配的准确率对后续的相机位姿估计会有积极影响。本文共包含图94幅、表18个、参考文献81篇。
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