控制与决策

作者：翁剑鸿,雷群楼,陶杰,鲁仁全

单位：广东工业大学 自动化学院,广州 510006,,广东工业大学 自动化学院,广州 510006,,广东工业大学 自动化学院,广州 510006,,广东工业大学 自动化学院,广州 510006,

关键词：视觉里程计;四叉树算法;孪生过滤器;离散度;ORB-SLAM2

基金：广州市基础与应用基础研究项目(202201010337)；广东省基础与应用基础研究基金项目(2022A1515010271)；国家自然科学基金项目(62276069,62121004,62141606).

ORB-SLAM2因高斯金字塔离散、量化尺度的因素,易造成尺度量化误差.针对这一缺陷,提出孪生过滤器算法.通过在对数极坐标系下进行描述子构造,减少其量化误差,并在同层金字塔中构造笛卡尔坐标系下孪生描述子,利用该描述子距离实现过滤,从而提高特征点的尺度不变性,增强其匹配准确率.同时,针对ORB-SLAM2的四叉树算法过度追求离散度而忽略特征点质量问题这一情况,提出深度有限四叉树算法.利用特征点提取阈值以及特征点所在金字塔层进行自适应深度阈值设置,减小弱特征点区域的划分次数,从而减少弱特征点提取数目.实验表明,所提出算法能够有效提高特征点离散度、正确匹配特征点数目和匹配精度,具有更高的轨迹精度.

来源：2024年第3期

《控制与决策》期刊编辑部

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