昏暗环境下自适应ORB-SLAM2算法研究

来源：电子测量技术杂志2024年第6期北京时间：

作者：马哲伟，周福强，王少红

单位：北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室 北京 100192

摘要：本文针对ORB-SLAM2算法在黑暗环境或纹理较少的环境下提取特征点少，从而导致SLAM系统定位精度不高、匹配对数较少，进而导致系统崩溃的问题，提出了一种基于自适应阈值的特征点提取算法与改进的四叉树均匀化策略。首先基于图像的亮度进行基于自适应阈值的FAST特征点提取，之后通过改进的四叉树均匀化策略对图像的特征点进行剔除与补偿，完成特征点选取。实验结果表明，与原算法相比，改进后的特征点提取算法在黑暗环境与纹理较少的环境下，匹配对的数量提升了17.6%，SLAM轨迹精度提升了49.8%，有效的提升了SLAM系统的鲁棒性和精度。

关键词：FAST角点;特征提取;四叉树分解法;SLAM