一种基于半直接视觉里程计的RGB-D SLAM算法

来源：机器人杂志2020年第1期北京时间：

作者：谷晓琳, 杨敏, 张燚, 刘科

摘要：提出了一种新的基于半直接视觉里程计的RGB-D SLAM（同步定位与地图创建）算法，同时利用直接法和传统特征点法的优势，结合鲁棒的后端优化和闭环检测，有效提高了算法在复杂环境中的定位和建图精度．在定位阶段，采用直接法估计相机的初始位姿，然后通过特征点匹配和最小化重投影误差进一步优化位姿，通过筛选地图点并优化位姿输出策略，使算法能够处理稀疏纹理、光照变化、移动物体等难题．算法具有全局重定位的能力．在后端优化阶段，提出了一种新的关键帧选取策略，同时保留直接法选取的局部关键帧和特征点法选取的全局关键帧，并行地维护2种关键帧，分别在滑动窗口和特征地图中对它们进行优化．算法通过对全局关键帧进行闭环检测和优化，提高SLAM的全局一致性．基于标准数据集和真实场景的实验结果表明，算法的性能在许多实际场景中优于主流的RGB-D SLAM算法，对纹理稀疏和有移动物体干扰的环境的鲁棒性较强．

关键词：视觉 SLAM（同步定位与地图创建）, 半直接视觉里程计, RGB-D, 关键帧选取