基于ORB-SLAM2的改进特征匹配与稠密地图算法

来源：电子测量技术杂志2024年第18期北京时间：

作者：王喜红，雷斌，李园园，张黎，李德仓

单位：1.兰州交通大学机电技术研究所 兰州 730070; 2.甘肃省物流及运输装备信息化工程技术研究中心 兰州 730070

摘要：针对ORB-SLAM2算法在特征匹配时容易出现误匹配以及无法构建稠密地图的问题，引入GMS算法来改进ORB-SLAM2算法中的误匹配问题以及添加稠密地图线程。首先，建立图像金字塔，对每层图像金字塔进行网格划分，提取特征点，对每个网格中的特征点引入四叉树策略进行筛选，得到均匀的特征点；其次，在特征匹配阶段引入GMS算法剔除误匹配；最后，根据位姿估计和关键帧构建稠密点云地图。通过TUM数据集上的实验验证，结果表明改进算法的匹配数比原ORB-SLAM2算法增加了18.36%，匹配用时减少了8.53%，将改进算法应用于移动机器人自动导航和避障中，能够提高系统的可靠性和运行效率。

关键词：特征匹配;GMS算法;剔除误匹配;稠密点云地图

基金资助：国家自然科学基金(72061021)、甘肃省自然科学基金(21JR7RA284)项目资助