仪器仪表学报

作者：叶俊强，尤 睿，于明鑫，祝连庆，于世洁

单位：叶俊强,1. 北京信息科技大学光电测试技术及仪器教育部重点实验室,,尤 睿,1. 北京信息科技大学光电测试技术及仪器教育部重点实验室，2. 北京信息科技大学智能微系统实验室,,于明鑫,1. 北京信息科技大学光电测试技术及仪器教育部重点实验室,,祝连庆,1. 北京信息科技大学光电测试技术及仪器教育部重点实验室，2. 北京信息科技大学智能微系统实验室,,于世洁,1. 北京信息科技大学光电测试技术及仪器教育部重点实验室，2. 北京信息科技大学智能微系统实验室,

关键词：稀疏直接法;图优化;特征增强;视觉SLAM

基金：国家自然科学基金(U21A6003)项目资助

针对基于特征点的视觉同步定位与建图(SLAM)算法在低纹理环境下特征提取能力弱、定位精度降低和鲁棒性差的问题,本文提出了一种基于稀疏直接法的特征增强视觉SLAM算法。首先对图像序列进行预处理,提高算法的特征提取能力;然后融合基于图优化的稀疏直接法和特征点法求解位姿,在保证算法定位精度的前提下,提高算法的运行效率和鲁棒性。由TUM数据集的实验结果表明,本文提出的算法定位精度优于当前SLAM算法,在TUM数据集中纹理稀疏的场景下,该算法提取的特征点数目是ORB-SLAM2算法的9.6倍,平均每帧跟踪耗时减少了58%。

来源：2023年第6期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

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