双目视觉的农田场景同步定位与稠密建图

来源：湖北农业科学杂志2025年第9期北京时间：

作者：方伟舟, 孟小艳, 周洪, 丁晓晨

单位：新疆农业大学计算机与信息工程学院/智能农业教育部工程研究中心/新疆农业信息化工程技术研究中心,乌鲁木齐 830052

摘要：为应对农田场景中动态光照和低纹理环境对传统视觉SLAM（同步定位与建图）造成的位姿漂移与建图退化问题,提出一种基于双目视觉的同步定位与稠密重建方法。首先,在跟踪线程中引入线特征,结合点特征进行融合匹配,以增强系统在低纹理和动态光照变化环境下的鲁棒性,提升特征提取与跟踪的稳定性。其次,在原有SLAM架构的基础上,增加稠密建图线程,利用基于深度学习的立体匹配网络生成高精度视差图,有效克服无纹理、遮挡及边缘区域的深度估计误差。通过点云配准、点云融合及点云滤波构建高质量的稠密点云地图,并在全局BA优化后进一步提升地图精度。结果表明,在EuRoC、KITTI Odometry数据集上,StereoDenseSLAM(SDSLAM)算法的平均绝对轨迹误差（ATE）分别为0.1121、2.137,均低于ORB-SLAM2算法、ORB-SLAM3算法、PL-SLAM算法,表明其定位精度得到明显提升。在自建数据集上,SDSLAM算法实现了较高精度的稠密重建效果,能够很好地反映真实农田场景信息,满足农田场景的三维稠密点云地图的构建需求。

关键词：双目视觉,农田场景,同步定位,稠密建图,SLAM

基金资助：科技创新2030—“新一代人工智能”重大项目（2022ZD0115805）; 新疆维吾尔自治区重大科技专项（2022A02011）