仪器仪表学报

作者：任 彬，宋海丽，赵增旭，谢厚正

单位：任 彬,1. 石家庄铁道大学机械工程学院,,宋海丽,1. 石家庄铁道大学机械工程学院,,赵增旭,1. 石家庄铁道大学机械工程学院,,谢厚正,2. 泰安市工业经济发展服务中心,

关键词：特征点匹配;基础矩阵;RANSAC;对极几何;视觉里程计

基金：国家自然科学基金重点项目（12032017）、河北省高等学校科学技术研究项目青年基金项目（QN2019232）资助

针对图像特征产生误匹配影响基础矩阵计算,导致同步定位与地图构建(SLAM)视觉里程计估计精度差的问题,提出一种基于随机抽样一致(RANSAC)的视觉里程计优化方法。该方法首先通过最小距离阈值法对初始匹配集粗滤除,再采用RANSAC计算图像间相对变换关系,若符合变换关系为内点,内点数最多的迭代结果为正确匹配结果;然后计算图像间单应变换并利用其计算基础矩阵,采用对极几何约束确定内点,得到具有最多内点的基础矩阵;最后采用TUM数据集从特征匹配与基础矩阵计算两方面进行优化算法效果验证。结果表明,该算法可提高运行效率且有效去除误匹配特征点,使匹配正确率提高7.7%,基础矩阵估计算法在提高基础矩阵计算精度的同时,内点率也提高了3%,算法为提高视觉里程计精度估计精度提供了理论基础。

来源：2022年第6期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

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